Aspecte teoretice şi practice de analiză a senzitivităţii investiţiei

Transcription

1 Aspecte teoretice şi practice de analiză a senzitivităţii investiţiei Prof. univ. dr. Radu Titus MARINESCU Conf. univ. dr. Mădălina Gabriela ANGHEL Conf. univ. dr. Aurelian DIACONU Universitatea ARTIFEX din Bucureşti Abstract În efectuarea analizei unei investiţii, un rol important îl joacă gradul de sensitivitate al proiectului. La proiectarea unei investiţii trebuie să avem în vedere nivelul de incertitudine (risc), modul de recuperare a cheltuielilor implicate etc. Studiul de impact al unei investiţii trebuie să aibă în vedere şi efi cienţa proiectului pentru mediul economic, precum şi consecinţele privind efectul social al acestuia. Un proiect se bazează pe o serie de variabile aleatoare, care trebuie identifi cate şi include în studiul efectuat. Din punct de vedere teoretic, se manifestă şi perspectiva apariţiei unor probleme în perioada derulării investiţiei. În acest sens, cea mai simplă metodă de analiză o reprezintă sensitivitatea, care constă în alegerea tuturor elementelor care determină valoarea proiectului, estimarea variaţiei efectului investiţiei. Analiza trebuie efectuată în sens optimist, dar şi pesimist, pentru a identifi ca, controla şi eventual diminua riscurile care pot să apară în procesul investiţional. În această ordine de idei, ne-am ocupat de analiza de sensitivitate şi am utilizat tehnica scenariilor. Modelele teoretice identifi cate au fost analizate şi practic pentru a sugera elementele esenţiale care trebuie avute în vedere. Datele utilizate în validarea modelelor identificate au fost uneori ajustate de autori. Cuvinte cheie: incertitudine, capital, furnizor, crditor, management fi nanciar, active, pasive Introducere Realizarea unui proiect de investiții are consecințe majore asupra evoluției viitoare a unei firme; datorită incertitudinii, evaluarea acestuia poate deveni extrem de complexă. Chiar firma în sine nu este altceva decât o investiție pentru furnizorii de capitaluri (acționari și creditori), care au considerat că această alocare de resurse a fost cea mai eficientă dintre opțiunile avute la momentul realizării investiției. 26

2 Aceste așteptări ale proprietarilor firmei (în special), dar și ale creditorilor trebuie transformate în realitate de către echipa de management care este mandatată să îndeplinească aceste așteptări. Astfel că obiectivul principal al managementului îl constituie elaborarea unui plan strategic, ceea ce include și procesul decizional privind alocarea resurselor întreprinderii. Orice firmă reprezintă un cumul de active tangibile și netangibile și de diverse posibilități de dezvoltare, adică o serie de investiții deja realizate și de proiecte posibile de realizat. Din această perspectivă, valoarea sa este dată de suma valorii activelor sale și a proiectelor de investiții. Această perspectivă financiară nu corespunde cu cea strategică: dacă diversele elemente componente au valoare, nu înseamnă neapărat maximizarea valorii întregului, datorită interacțiunii dintre componente. Aici apare utilizarea greșită a teoriei financiare: actualizarea fluxurilor financiare nu este întotdeauna soluția cea mai bună, datorită incertitudinii ce afectează previziunea acestor fluxuri, a ratelor de actualizare, a valorii reziduale. Chiar și o analiză atentă generează erori datorită variabilelor aleatoare implicate. Optimizarea rezultă din găsirea unor punți de legătură între cele doua abordări. Teoria financiară clasică se va utiliza în cazurile în care se prețează cel mai bine, adică pentru evaluarea proiectelor de investiții relativ sigure, deținute pentru fluxurile financiare pe care le pot genera și nu pentru poziția strategică așa numitele cash cows sau pentru anumite tipuri de investiții, cum ar fi cele de înlocuire, în care beneficiul constă din reducerea costurilor de exploatare. În alte situații însă, cum ar fi evaluarea unor afaceri cu potențial mare de creștere, a unor active intangibile, a proiectelor de cercetare-dezvoltare, etc., metoda fluxurilor financiare actualizate eșuează, chiar dacă este corect aplicată. În aceste condiții, planificarea strategică nu renunță definitiv la analiza financiară, ci se încearcă noi abordări, cum ar fi sisteme expert bazate pe scenarii, analiza statistică, prognoze și regresii, arbori de decizie, simulare Monte Carlo și chiar opțiuni reale. Mai mult decât atât, prin analize aprofundate se pot identifica problemele posibil a interveni pe parcursul derulării investiției, astfel încât să poată fi combătute aceste inconveniente încă din faza incipientă (pentru a nu afecta sau afecta în măsură cât mai mică rezultatele activității). Cea mai simplă metodă o reprezintă analiza de sensitivitate; aceasta constă în alegerea (de către manager) a tuturor elementelor ce determină valoarea proiectului și estimarea variației de VAN sub două aspecte: optimist și pesimist. În viziunea optimistă se estimează fiecare parametru luat individual (ceilalți parametri fiind considerați constanți) la valoarea sa maxim de atins, în timp ce viziunea pesimistă presupune estimarea parametrilor la valori minim admisibile dictate de influența unor factori negativi. Revista Română de Statistică - Supliment nr. 8 /

3 Cu toate acestea, analiza de sensitivitate nu este cea mai corectă metodă de analiză: în realitate, variabilele sunt interdependente, modificarea uneia determină pe baza legilor economice modificarea alteia (de exemplu, un cost de producție mai mare va antrena creșterea prețului; dacă prețul crește, scade cererea, ceea ce va duce la scăderea volumului vânzării și a cifrei de afaceri). Analiza poate oferi uneori rezultate ambigue de exemplu, departamentele unei societăți (financiar, marketing, producție) pot interpreta diferit stabilirea limitelor optimiste/pesimiste. Se mai poate întâmpla ca previziunile pesimiste ale departamentului de marketing să fie de 2-3 ori mai mari ca valoare decât cele ale departamentului de producție (primul privește piața ca sumă de consumatori, prin prisma unor influențe subiective și obiective, iar cel de-al doilea este influențat mai mult de factori obiectivi). Pentru combaterea acestor probleme se utilizează un tablou de analiză ce va cuprinde combinații viabile ale valorilor parametrilor. Astfel, se estimează VAN sub diferite scenarii și se compară valorile rezultatelor. Această metodă se realizează cu ajutorul computerului, acesta alegând aleator valorile pentru fiecare variabilă și determinând pe baza acestora cash-flowurile posibile de obținut. Se determină câmpul de valori pentru cash-flow-ul anual, fiecare cash-flow având o probabilitate proprie de apariție, putând astfel previziona evoluția și randamentul viitor al proiectului. Există și limite ale simulării Monte Carlo. Astfel, este imposibil a se reprezenta exact condițiile reale ale economiei în care se desfășoară activitatea societății, neputându-se estima exact atât interdependențele, cât și incertitudinile ce se dezvoltă în practică. În situații de incertitudine, persoana ce trebuie să decidă se confruntă cu necunoscutul, care pare să-l împiedice în a alege varianta optimă. El nu știe care vor fi avantajele viitoare ce vor decurge din decizia sa, dar are cunoștință despre posibilele câștiguri și cât de probabil este ca acestea să se realizeze. Trebuie ținut cont că o decizie de investiții adoptată nu înseamnă doar un outflow de cash la momentul 0 (inițial) și un inflow în perioada următoare. Pe toată perioada de desfășurare a proiectului se urmărește îndeaproape evoluția cash-flow-urilor obținute. Prin compararea valorii de VAN în cele două situații cu VAN provizionat se va decide asupra variantei ce va fi urmată. Acestea se realizează cu ajutorul arborelui decizional și a opțiunilor reale de extindere și/sau abandon. Literature review Anghelache, Anghel şi Popovici (2016) se preocupă de dinamica investiţiilor, Anghelache şi Manole (2015) descriu fundamentele teoretice ale corelaţiei dintre investiţii şi Produsul Intern Brut, Anghelache şi Sacală (2014) 28

4 analizează impactul investiţiilor asupra mediului de afaceri. Anghelache, Anghel şi Manole (2015) studiază diverse aspecte ale modelării economice. Doukas et al (2008) abordează influenţa analiştilor asupra politicilor de investiţii. Dicţionarul lui Downes (2006) este o referinţă utilă pentru limbajul investiţiilor. Kalaman şi Zhalinska (2012) analizează o formă particulară de investiţii, venture capital. Malcolm et.al. (2006) abordează rolul variabilelor manageriale în previziunea rezultatelor. Herbst şi Schorfheide (2013) se preocupă de metoda Monte Carlo. Popielas (2012) studiază fondurile de investiţii. Rampini şi Viswanathan (2010) descriu unele aspecte ale riscului de management. Analiza de sensitivitate și tehnica scenariilor După cum am mai spus, o mare parte a variabilelor ce determină cashflow-urile estimate ale unui proiect se bazează pe o distribuție de probabilitate, și nu sunt cunoscute cu certitudine. De asemenea, dacă o variabilă cheie de intrare, de exemplu numărul de unități vândute, se schimbă, valoarea actualizată netă a proiectului se va schimba. Analiza de sensitivitate este o metodă care indică exact cu cât se va schimba VAN ca răspuns la o modificare a unei variabile de intrare, menținând constante celelalte elemente. Dintre principalii factori de calcul ai cash-flow-urilor viitoare, singurele constante rămân cheltuielile inițiale pentru investiții (I0) și rata de actualizare (k), celelalte elemente componente ale VAN (cash-flowurile disponibile, valoarea rezuiduală, n durata de viață a investiției) putând varia în funcție de factorii determinanți ai fiecăruia dintre ele. În continuare ne vom opri numai asupra celei mai importante variabile a VAN, respectiv cash-flow-ul disponibil (CFD) în anii de exploatare a investiției. Analiza se va face în două etape, respectiv: Identificarea factorilor determinanți ai mărimii CFD și elaborarea modelului de calcul al CFD. Simularea diferitelor mărimi posibile în viitor a fiecărui factor determinant cu păstrarea nemodificată a celorlalți factori și determinarea VAN pentru fiecare situație posibilă. Vom considera o investiție de 200 milioane lei realizată pentru extinderea capacității de producție a firmei X pentru un nou produs A. Previzionarea cash-flow-urilor se realizează ținând cont de următoarele date: Revista Română de Statistică - Supliment nr. 8 /

5 -mil.lei- Anul 0 Anii 1-10 Investiție (I0) vanzari (CA) costuri variabile (CV) costuri fixe (F) 50 4.amortizare 20 5.EBIT ( ) 60 6.impozit pe profit 30 7.profitul net(5-6) 30 8.cash-flow-ul disponibil (4+7) 50 La un cost al capitalului (rata de rentabilitate așteptată) de 15%, valoarea actualizată netă este: VAN = (50/1,15t) = 50.9 milioane lei; t=1 Pentru a realiza analiza de sensibilitate, cele doua etape se vor derula astfel: Modelul analitic de calcul al cash-flow-ului disponibil din anul t (CFDt) poate fi obținut astfel: CFDt = încasărit plătit sau CFDt = CF de gestiune CF de investiții CF de gestiune = profit net + amortizare (+dobânzi, dacă este cazul) CF de investiții = Imobilizări + ACR nete = Creșterea economică Profitul net = (CA-CV-F-amortizare)*(1-τ) Deoarece am presupus că amortizarea cheltuielilor inițiale în active fixe se face integral și liniar pe durata celor de 10 ani, fără suplimentări de investiții adiționale în anii viitori, rezultă că: Amortizare = I0/n ΔACR nete =ΔCA * D/360 (se calculează numai dacă avem o variație a vânzărilor de la un an la altul) Cu ajutorul acestor relații de calcul obținem cu ușurință următorul model: CFDt = [Qt(p-v) - F I0/n](1-T)+I0/n (Qt Qt + 1) * p * DACRnete/360 care duce la forma finală: CFDt = [Qt (p-v) - F](1-)+I0/n*τ - (Qt Qt + 1) *p * DACR nete/360, în care: Qt = cantitatea de produse ce va fi vândută în anul t; P = prețul unitar de vânzare pe produs; v = cheltuieli variabile unitare pe produs; F = cheltuieli fixe ale exploatării proiectului (altele decât amortizarea); τ= cota unică de impozit pe profit; I0 = cheltuieli inițiale cu investiția; n = durata de viață a proiectului; DACR nete = durata în zile a rotației nevoii de active circulante. 30

6 Din model se evidențiază patru factori determinanți ai CFDt: Q, p, v si F. La rândul lor, acești factori sunt determinanți și de factori de mediu extern sau intern firmei care pot determina variații sensibile mărimii lor. Totodată, acești factori sunt interdependeți; modificarea unuia determină pe baza legilor economice modificarea altuia. Spre exemplu, creșterea costurilor de producție determină creșterea prețului; dacă prețul crește, scade cererea, deci va scădea volumul vânzărilor. Factorul Q are o determinare externă de tipul: Q = M*s, unde: M = Market = cererea solvabilă de pe piață pentru produsul A; s = segmentul de piață pe care îl deține firma (în procente). În mod necesar, producția ce poate fi vândută de firmă (Qint) nu poate depăși pe cea acceptată de piață (Qext): Qint Qext. Factorul p are o determinare externă în funcție de raportul cerere ofertă, de segmentul de piață al firmei care îi poate conferi o situație de monopol sau de oligopol, precum și de evoluția puterii de cumpărare a utilizatorului produsului A, de inflație, etc. Factorul v este determinat în general de factori interni privind consumurile specifice de materiale și de manoperă, dar și de factori externi legați de prețurile de procurare a materialelor și de salariile orare (ca urmare a unor reglementări sociale privind lucrul în schimburi, indexările la inflație etc.) În consecință, simulările asupra evoluției probabile a acestor factori trebuie să pornească de la estimări făcute de experți care cunosc bine aceste intercondiționări dar și mulțimea soluțiilor plauzibile (p>0, v>0, 0<Q<Cererea totală și altele). Este evident faptul că analiza de sensitivitate depinde în mare măsură de subiectivismul inerent al aprecierilor făcute de acești experți. 1.Analiza de sensitivitate începe cu o situație de bază, neutră, care este dezvoltată pe baza valorilor estimate pentru fiecare factor cheie. De exemplu, în cadrul situației de bază, VAN a proiectului este de 50.9 milioane lei, după cum am calculat. Analistul pune o serie de întrebări de tipul ce-ar fi dacă : Ce-ar fi dacă numărul de unități vândute scade cu 20% sub nivelul cel mai probabil? ; Ce-ar fi dacă cresc costurile variabile la 80% din vânzări? etc. Analiza de sensibilitate oferă factorului de decizie răspunsul la astfel de întrebări. Se fac estimări pentru trei stări de conjunctură economică: favorabilă (optimistă), neutră și nefavorabilă (pesimistă) și pentru fiecare factor în parte. În speţa analizată avem nevoie de următoarele informații de la departamentul de marketing: Segmentul de piață al firmei = s = 10%; Cererea de piață pentru produsul A = M = 20 milioane; Revista Română de Statistică - Supliment nr. 8 /

7 Qt = M * s = * 0.01 = unități vândute; CA = Qt * p = * = 400 milioane lei. De asemenea, departamentul de producție a estimat costurile variabile pe produs la 1350 lei. Atât departamentul de producție, cât și cel de marketing oferă estimări pesimiste și optimiste pentru aceste variabile. Datele oferite sunt sintetizate în următorul tabel: -lei- VARIABILE STARE Pesimistă Neutră Optimistă M s p v F Dacă ținem cont de estimărtile făcute cu privire la modificarea vânzărilor, previziunea cashflow-urilor va fi următoarea: Anul 0 (de bază) Previziune pe 1-10 ani Pesimistă Optimistă Investiție 200 vanzari (CA) costuri variabile (CV) costuri fixe (F) amortizare EBIT ( ) impozit pe profit profitul net(5-6) cash-flow-ul disponibil (4+7) VAN pesimist = VAN optimist = /1.15t = milioane lei. 56.5/1.15t = +81 milioane lei. Luând acum în considerare toate modificările estimate și valorile limită ale parametrilor, analiza de sensitivitate ne va conduce la următoarele rezultate: 32

8 VARIABILĂ VALOAREA ACTUALIZATĂ NETĂ (milioane dolari) Pesimistă Neutră Optimistă M s p v F După cum se observă din tabel, cele mai importante variabile (cele care au determinat cele mai semnificative modificări ale VAN) sunt s, p și v. Cu alte cuvinte, în afara evidențierii celor cinci factori semnificativi ai CFD, analiza sensitivității arată volatilitatea VAN la modificările probabile ale factorilor. În exemplul nostru, proiectul se prezintă cel mai vulnerabil la modificări ale prețului unitar. Astfel, în situația nefavorabilă firmei, la o scădere a prețului unitar cu numai 10%, proiectul înregistrează o VAN de circa 2 ori mai mică decât în situația normală și, bineînțeles, negativă (VAN = ). De asemenea, segmentul de piață deținut de firmă prezintă o importanță deosebită, dat fiind că o creștere a acestuia de numai 5 puncte procentuale determină o creștere a VAN de aproape 4 ori. Ca urmare, se recomandă ca firma să fie foarte atentă la concurență, atât pentru consolidarea poziției pe piață, cât și pentru prețurile practicate. Prin urmare, analiza sensitivității oferă informații suplimentare criteriului VAN care sunt de natură să fundamenteze mai bine decizia de investiții. Prin această analiză se relevă impactul fiecărui factor asupra VAN și se sugerează acțiuni de control mai riguros asupra factorilor cu influență negativă și acțiuni de încurajare a factorilor cu influență pozitivă. Toate acestea se fac sub rezerva limitelor acestei analize care, după cum am mai arătat, se referă la intercorelările dintre factori și subiectivismul estimărilor. Totodată, se mai impune și următoarea observație: Să considerăm că produsul A pentru care am construit exemplul anterior este foarte necesar unei anumite instituții publice care va contracta o cantitate fixă din acest produs în fiecare an, la un preț unitar ajustat la inflație, în aceste condiții, proiectul devine destul de sigur, cu toate că volatilitatea sa la preț este cea mai ridicată. În general, riscul individual 1 al unui proiect depinde de: 1. Riscul individual al unui proiect este riscul pe care proiectul l-ar avea dacă ar fi singurul activ al firmei și dacă acționarii firmei ar avea doar acțiunile firmei respective. Poate fi folosit (și chiar este, de multe ori) ca aproximație atât pentru riscul de firmă, cât și pentru riscul de piață, deoarece acestea sunt greu de măsurat și, totodată, cele trei tipuri de risc sunt, de regulă, puternic corelate. Revista Română de Statistică - Supliment nr. 8 /

9 1.sensibilitatea VAN la variații ale variabilelor; 2.gama valorilor probabile ale acestor variabile, reflectată de distribuția de probabilitate. Deoarece analiza de sensitivitate consideră doar primul factor, aceasta este incompletă. Analiza (tehnica) scenariilor este o tehnică de evaluare a proiectelor de investiții care ține cont atât de sensibilitatea VAN la diferitele modificări ale variabilelor cheie, cât și de gama probabilă a valorilor acestei variabile. Pentru această analiză se imaginează un set de circumstanțe nefavorabile sau un scenariu pesimist și un set de circumstanțe favorabile sau un scenariu optimist. Se calculează apoi VAN pentru situația favorabilă și cea nefavorabilă și se compară cu VAN pentru situația de bază. În exemplul nostru, managerii companiei au încredere în estimările variabilelor care determină fluxul de numerar al proiectului, cu excepția prețului și al numărului de unități vândute. Pentru simplificare, ne limităm doar la variația acestor variabile, deși putem include și valorile optimiste și pesimiste și pentru celelalte variabile. În plus, aceștia consideră o scădere sub de unități a vânzărilor și o creștere peste unități ca fiind cu totul improbabile. De asemenea, se așteaptă ca prețul de vânzare stabilit de piață să se situeze între și lei. Astfel, limita inferioară sau scenariul pesimist este definit de unități vândute la prețul de lei per bucată, iar scenariul optimist este definit de aceeași cantitate de de bucăți vândute la prețul unitar de lei. Situația de bază prevede unități vândute la prețul de lei. Să presupunem că managementul estimează o probabilitate de 50% pentru situația de bază, iar pentru scenariile pesimist și optimit câte 25% 1. Rezultatul final va arăta astfel: Scenariu Probabilitatea rezultatului (Pi) Volumul vânzărilor (unități) Preț de vânzare (lei) VAN (mil lei) Pesimist De bază Optimist Valoarea estimată a VAN (în mil lei) este: VANestimat = Pi*VANi = 0.25*(-55.1)+0.50* * = 54.9 milioane lei 1 Desigur, este foarte dificil de estimate cu precizie probabilitatea de apariție a unui scenariul; se consider că valorile VAN ale scenariilor și probabilitățile acestora formează o distribuție normal centrată pe VAN al situației de bază; aceasta are deci cea mai mare probabilitate de apariție. Este clar deci că și tehnica scenariilor este tributară factorului subiectiv. 34

10 Deviația standard a VAN este: ΣVAN = Pi*(VANi - VANestimat)2 = 0.25*( ) *( ) *( )2 = = 80.8 milioane lei. Coeficientul de variație al proiectului este: CVVAN = σvan/vanestimat = 80.8/54.9 = Acum putem compara acest coeficient de variație cu coeficientul de variație al proiectului mediu al companiei. Proiectele externe ale companiei au, în medie, un coeficient de variație de circa 1. Pe baza acestei măsurători a riscului individual, managerii vor concluziona că proiectul este cu 30% mai riscant decât proiectul mediu al companiei. Analiza scenariilor oferă informații utile despre riscul individual al proiectului. Aceasta se limitează însă la câteva rezultate discrete (VAN) ale proiectului, deși în realitate există o infinitate de posibilități. După cum am văzut, nici această metodă nu ține cont de interdependența variabilelor și este și ea subiectivă. Concluzii Există mai multe modalități prin care se pot identifica principalii factori care pot amenința succesul economic al proiectului de investiții considerat. Pentru o imagine cât mai realistă se utilizează simularea Monte Carlo, model care cuprinde toate combinațiile posibile ale valorilor parametrilor. Trebuie determinat un model complet care să cuprindă probabilitățile de apariție a diferitelor valori de cash-flow. În cazul în care cash-flow-ul se situează deasupra celui previzionat, se poate decide dezvoltarea în continuare a afacerii; dacă cash-flow-ul efectiv este mai mic decât cel provizionat trebuie luate măsuri pentru combaterea acestei situații, fie prin abandonarea proiectului, fie prin continuitate. Totodată, acești factori sunt intercondiționați în raport cu anumiți factori macroeconomici: creșterea cererii de produse determină creșterea vânzărilor, dar și a prețurilor de vânzare, creșterea vânzărilor determină și creșterea aprovizionărilor și deci a prețurilor la materiale și manoperă, etc. Inflația determină o suită de efecte în prețul de vânzare, dar și în prețurile la aprovizionări ș.a.m.d. Putem utiliza rezultatele analizei scenariilor pentru a determina valoarea estimată a VAN, deviația standard a VAN și coeficientul de variație. Pentru aceasta, avem nevoie de o estimație a probabilităților de apariție ale celor trei scenarii, valorile Pi. Riscul individual al proiectului poate fi cuantificat pe baza concluziilor desprinse din analiza scenariilor. Revista Română de Statistică - Supliment nr. 8 /

11 BIBLIOGRAFIE 1. Anghelache, G.V., Anghel, M.G., Popovici Marius (2016). Signifi cant Aspects of Investment Dynamics, Romanian Statistical Review Supplement, Issue 1/2016, pp Anghelache, C., Anghel, M.G., Manole, A. (2015). Modelare economică, fi nanciarbancară şi informatică, Editura Artifex, Bucureşti 3. Anghelache, C., Manole, A. (2015). Unele fundamente teoretice privind corelaţia dintre Produsul Intern Brut şi investiţii, ART ECO - Review of Economic Studies and Research, Vol. 6/No. 1, pp , ISSN Anghelache, C., Sacală, C. (2014). The Autochtonous Investments and the Business Environment, Romanian Statistical Review Supplement no. 10/ Doukas, J.A., Kim, C.F, Pantzaiis, C. (2008). Do Analysts Infl uence Corporate Financing and Investment?, Financial Management, pages Downes, J. (2006). Dictionary of Finance and Investment Terms, Barron s Educational Series 7. Kalaman, O., Zhalinska, O. (2012). Venture capital as a major source of investment in innovation, Journal of Applied Management and Investments, Volume (Year): 1 (2012), Issue (Month): 1 (), Pages: 92-98; 8. Malcolm, B., Taliaferro, R., Wurgler, J. (2006). Predicting Returns with Managerial Decision Variables: Is There a Small-Sample Bias?, Journal of Finance 61, no. 4 (2006): Herbst, E., Schorfheide, F. (2013). Sequential Monte Carlo Sampling for DSGE Models, National Bureau Of Economic Research Working Paper Series issued in June 2013, Cambridge 10. Popielas, M. (2012). Harmonization of investment services in the European Union - the example of investment funds, Oeconomia Copernicana, Volume (Year): 3 (2012), Issue (Month): 1 (March), pg Rampini, A.A., Viswanathan, S. (2010). Collateral, risk management, and the distribution of debt capacity, Journal of Finance 65,