Il modello

Si definisce di seguito il modello usato per l’analisi empirica, che permetterà di quantificare il possibile impatto della riforma in termini di struttura finanziaria.

I modelli presenti in letteratura sono molteplici ma anche molto specifici in quanto si focalizzano su aspetti peculiari del sistema impositivo di un determinato paese, analizzandone i cambiamenti e l’evoluzione.

Primariamente si sono studiati quelli più recenti poiché in linea con l’arco temporale preso in riferimento e quindi più coerenti. Questi se da una parte individuano aspetti fiscali diversi, dall’altra però presentano dei tratti in comune in termini di variabili di controllo e tipo di modello utilizzati.

La scelta che è stata fatta è quella di costruire un modello di regressione lineare ad hoc utilizzando come variabili di controllo quelle individuate da tali modelli e inserendo le variabili fiscali di interesse.

Tra gli articoli esaminati due sono quelli su cui ci si focalizza in quanto presentano una costruzione delle determinanti da poter replicare utilizzando il database ORBIS, e perché effettuano un’analisi su un campione di società quotate:

 Ali L., 2011. The determinants of leverage of the listed textile companies in

India, European Journal of business and management, vol. 3, n. 12 pp. 54-59.

 Frank M. Z., Goyal V. K., 2009. Capital structure decision: which factors are reliably important?, Financial Management, vol. 38, n.1, pp. 1-37.

Il primo articolo si propone di esaminare in che modo alcune variabili incidano sulla scelta dell’ammontare di debito detenuto dalle società manifatturiere quotate presso la Bombay Stock Exchange utilizzando dati panel e una regressione lineare ad effetti fissi. L’autore si è focalizzato su una serie di variabili indicate dalla letteratura, indicando prima il segno assunto dalle stesse secondo le due principali teorie sulla struttura finanziaria, Trade-Off Theory e Pecking Order Theory, e successivamente indicandone il segno assunto implementando il modello.

Il modello utilizzato è il seguente:

Tabella 3.2. Le variabili del primo studio preso a riferimento.

Variabile Metodo di calcolo Segno assunto nel

modello

Leverage, variabile dipendente

Rapporto tra il valore di libro del debito a lungo termine e valore di libro del totale

delle attività,

Firm size Logaritmo naturale del totale delle attività, _{Tot Attività} +

Growth

Variazione nel totale delle attività tra due anni consecutivi,

-

Non-debt tax shield

Rapporto tra il totale degli ammortamenti annuali sul totale delle attività,

Tot Ammortamentit

Tot attivot

+

Profitability Rapporto tra Ebit e valore di libro del totale _{delle Attività,}

-

Tangibility

Rapporto tra il totale delle immobilizzazioni materiali nette e il totale

delle Attività, Immobilizzazioni Materiali Nettet

Tot Attivot

+

La stima risulta essere in linea con ciò che la letterature predice; inoltre circa l’86% delle variazioni della variabile dipendente risulta essere spiegato dalle variabili indipendenti, mentre il restante 14% è dovuto a fattori estranei al modello.

Il numero totale delle osservazioni è di 850, e l’errore standard della regressione risulta essere 0,08000.

Si è deciso di utilizzare come base questo modello sinteticamente descritto perché risulta adattarsi al meglio alle esigenze di analisi dell’elaborato senza essere stravolto. Il secondo scritto citato è stato preso in considerazione per analizzare metodi alternativi di costruzione delle variabili. Frank M. Z. e Goyal V. K. (2009) esaminano una serie di 25 fattori che potrebbero influenzare le scelte di finanziamento delle imprese americane quotate e ne individuano sei, denominati core factors, che spiegano il 27% delle variazioni del leverage delle aziende, mentre i restanti 19 fattori spiegano solamente un

ulteriore 2% delle variazioni. Cinque dei sei fattori risultano inoltre avere un segno che conferma la teoria del trade-off.

Tabella 3.3. Le variabili del secondo studio preso a riferimento.

Variabile Metodo di calcolo Segno assunto nel

modello

Leverage, variabile dipendente81

1. Rapporto tra il debito totale e il valore di mercato degli attivi, 2. Rapporto tra il totale del debito e il totale

degli attivi,

3. Rapporto tra il totale del debito a lungo termine e il valore di mercato degli attivi,

4. Rapporto tra il totale del debito a lungo termine e il totale degli attivi,

Industry median leverage82

Media per anno e per settore, del rapporto tra il totale del debito e il valore di mercato

delle attività .

+

Market-to-book assets83 ratio

Rapporto tra il valore di mercato e il valore contabile delle attività,

-

Tangibility

Rapporto tra le immobilizzazioni materiali nette e il totale attivo,

Tot Attivo

+

Profits

Rapporto tra reddito operativo prima degli ammortamenti e il totale delle Attività,

-

Firm size Logaritmo del totale delle Attività, _{log Tot Attivo} +

Expected inflation84 +

81 _{I due autori considerano quattro definizioni alternative della variabile dipendente, ma focalizzano}

l’attenzione sulla prima.

82 _{Questa variabile fotografa la relazione tra le scelte di finanziamento e le condizioni di settore.} 83

Indica l’incidenza del fattore crescita sulla scelta tra capitale proprio e debito. Gli autori indicano come possibile alternativa atta a evidenziare tale incidenza, la variazione del logaritmo del totale Attivo, .

Variazione attesa dell’indice dei prezzi al consumo per l’anno seguente.

Tutte le variabili fanno riferimento a dati contenuti nel database Compustat. Anche in questo caso il modello utilizzato è una regressione lineare in cui la variabile dipendente è il Leverage definito come sopra, mentre l’insieme delle determinanti viene definito come , dove i indica l’impresa e t-1 il momento in cui la variabile viene osservata,

Il modello che si applicherà è il seguente:

Dove i indica l’impresa i-esima e t il momento in cui la variabile viene osservata (t=2006, 2007, 2008, 2009, 2010).

Prima di passare a spiegare la costruzione delle variabili e il possibile segno assunto dalle stesse, si illustra più precisamente quali sono i passaggi da seguire per poter dare un’opinione sull’effetto delle tre variabili fiscali sulla scelta dell’ammontare di debito, in questo caso bancario, da detenere.

L’analisi prenderà in considerazione il quinquennio 2006-2010, tenendo conto però anche dell’anno 2005 per la costruzione di alcune variabili (Crescita e NDTS).

Si andrà a effettuare il Chow test, o test dei break strutturali. Si tratta di un test di verifica di ipotesi che valuta se una regressione lineare multipla possa essere sostituita da due regressioni separate, in quanto all’interno dell’arco temporale considerato esiste un evento tale per cui cambia il comportamento dei regressori nei confronti della variabile dipendente L’evento in questo caso è costituito dall’entrata in vigore della Legge Finanziaria per il 2008, e sarà la variabile tempo che andrà a definire la divisione del data set in due sotto campioni.

Attraverso questo metodo, sarà possibile effettuare due regressioni, una per ciascun sotto campione.

Si può fare una prima analisi analizzando i coefficienti così determinati, riscontrando la relazione che lega ciascun fattore con la variabile dipendente, e verificando se tale relazione cambia se ci riferiamo a prima o dopo l’entrata in vigore della riforma.

Si effettuerà poi il test di verifica d’ipotesi, uno per ciascuna variabile fiscale, sulla differenza tra i coefficienti ottenuti dalle due regressioni precedenti.

Il test andrà a verificare se la differenza tra i due coefficienti sia uguale da 0. Il test si andrà a leggere come un test F: se si rifiuta l’ipotesi nulla con un livello di significatività α pari 0,05 si potrà concludere che la riforma sul piano fiscale ha avuto un impatto sulle decisioni di struttura finanziaria delle società analizzate, ed esiste quindi un break strutturale. Viceversa se si accetta l’ipotesi nulla: la legge Finanziaria per il 2008 non ha prodotto cambiamenti nel comportamento delle imprese in termini di debito bancario detenuto.