Оценщик.ру Добавить в избранное
Сделать стартовой
 
Оценщик.ру
  Новости
События
Форум
Поиск по сайту
Контакты | Реклама
Работа
  Поиск
Вакансии
Резюме
Добавить резюме
Добавить вакансию
Оценка
  Методики
Отчеты об оценке
Обзоры, аналитика
Справочники и нормативы
Словарь оценщика
Курсы оценщиков
СРО Оценщиков
Оценка для опеки
Интерактив
  Кадастровая оценка
Интервью
Статьи
Рейтинги
Вопрос-ответ
Авторы на Оценщик.ру
ФСО 2022
  ФСО I Структура ФСО
ФСО II Виды стоимости
ФСО III Процесс оценки
ФСО IV Задание на оценку
ФСО V Подходы и методы
ФСО VI Отчет об оценке
Проекты Отдела оценки Росимущества
Конкурсы, тендеры
Экспертиза
 Рабочая группа по экспертизе отчетов об оценке

Рекомендуем оценочную компанию:


Методики


Оставить комментарий | Читать комментарии

Практические аспекты расчёта ставки дисконта (метод кумулятивного построения) в процессе оценки бизнеса

Дёмшин Владимир Валерьевич
эксперт-оценщик,
Финансовая академия
при Правительстве РФ

В случаях, когда фондовый рынок недостаточно развит или акции компании не обращаются на рынке, а предприятие - аналог найти сложно, расчёт ставки дисконта по модели САРМ* может не использоваться или дополняться результатами модели кумулятивного построения. Упомянутые модели являются взаимозаменяющими и взаимодополняющими одновременно. Модель подразумевает оценку определенных факторов, порождающих риск недополучения запланированных доходов. При построении ставки дисконта по данному подходу за основу расчёта берётся безрисковая норма доходности, а затем к ней добавляется норма доходности за риск инвестирования в данную компанию. Таким образом, ставка дисконта по модели кумулятивного построения включает: а) безрисковую норму доходности; б) норму доходности, покрывающую несистематические риски, характерные для оцениваемой компании. Первый элемент ставки дисконта уже рассмотрен нами ранее в модели САРМ. Вторая составляющая также упоминалась, но для кумулятивной модели она носит решающий характер, а потому будет рассмотрена чуть подробнее.

В западной теории оценки определен перечень основных факторов (см. таблицу), которые должны быть проанализированы. Источником данных служат материалы Мирового банка.

Как уже сказано ранее, вкладывая средства в компанию, инвесторы ориентируются на соотношение доходность — риск, т.е. чем выше риск, тем выше требуемая доходность.

Основываясь на данном утверждении, в соответствии с кумулятивной моделью, оценщик должен выполнить поэлементный анализ рисков, характерных для компании и, по мере их выявления, наращивание ставки дисконта. В случае отсутствия несистематических рисков вообще, ставка дисконта будет равна норме безрисковой доходности.

Есть два момента, которые следует помнить при использовании метода кумулятивного построения.

Во-первых, модель кажется простой. Ведь, казалось бы, достаточно на глазок прикинуть наличие или отсутствие того или иного фактора риска — и ответ готов. Эта видимая простота является причиной поверхностного отношения к модели, что ведёт к субъективизму. В российских условиях, когда культура оценки ещё не сложилась и специалистов, способных подвергнуть анализу отчёт об оценке, практически нет, оценщику достаточно сослаться на свое экспертное мнение, чтобы любой уровень риска был принят за верный. Это, с одной стороны, привлекает своей безнаказанностью, а с другой — отталкивает своей субъективностью. Тем не менее, при более углубленном рассмотрении модели становиться очевидным, что её применение требует большего труда и знаний, чем модель САРМ, построение которой базируется на статистическом β - коэффициенте. Дело в том, что подходы к оценке большинства из приведённых в таблице рисков разработаны в рамках маркетинга и финансового анализа. Применение этих подходов в значительной степени помогает, во-первых, снизить субъективность мнения конкретного аналитика, а во-вторых, позволяет в большей степени контролировать правильность и качество подготовленных отчётов об оценке.

Второй момент заключается в следующем: если оценщику удалось проанализировать факторы риска, входящие в модель кумулятивного построения, то, как правило, одновременно он получает возможность использовать модель САРМ, построение которой основано на фундаментальном β - коэффициенте. Такая возможность связана с тем, что факторы риска, исследуемые в рамках модели кумулятивного построения, во-первых, практически идентичны факторам финансового риска, анализируемым при расчёте бета в модели САРМ; а во-вторых, представляют собой факторы несистематического риска, учитываемые в ставке дисконта (при использовании САРМ) в качестве одного из слагаемых (S2).

Модель кумулятивного построения, в отличие от модели САРМ, может использоваться оценщиком независимо от уровня развития фондового рынка. Эта модель опирается не столько на информацию фондового рынка, сколько на реальное состояние предприятия. В силу того, что модель не требует для выведения ставки дисконта сложной математической или статистической формулы, она на первый взгляд кажется достаточно простой и субъективной. Однако оба эти утверждения не совсем верны. Несмотря на то, что модель в явном виде не требует каких-либо сложных математических вычислений, в процессе оценки каждого фактора риска их используется достаточное количество. Что касается субъективности, то скорее следует говорить о недоучёте моделью специфики российской действительности. Можно выделить три «узких» места в модели:

  1. перечень факторов риска, обозначенных в таблице, хотя фактически не ограничивает круг анализа, однако концентрирует внимание оценщика именно на названных факторах, а не на тех, которые скрываются за термином «прочие»;
  2. значения факторов риска, присвоенные моделью (0 — 5), рассчитаны конкретным исследователем на конкретном рынке (развитые страны), а потому прямое и безоговорочное использование в российской практике вряд ли допустимо;
  3. отсутствие конкретных методов анализа важнейших факторов риска приводит к тому, что оценщик вынужден «на глазок» прикидывать уровень анализируемого риска.

Все вышеупомянутые недостатки модели с большим или меньшим успехом могут быть устранены.

Проблема первого уровня преодолевается путем глубокого анализа отдельных отраслей, в ходе которого выявляются её специфические особенности и определяется круг наиболее важных, с точки зрения отраслевых специалистов, факторов риска, скрывающихся в разделе «прочие». Проведение такого анализа — дело достаточно сложное, требующее наличие специальных знаний, поэтому им, как правило, занимаются отраслевые научно - исследовательские институты, консалтинговые фирмы и рейтинговые агентства. Если у оценочной компании нет возможности привлекать для подобной работы сторонние организации, то вполне можно обойтись здравым смыслом. Так, очевидно, что в модели не упомянуты риски, связанные с поставщиками. Действительно, для одних предприятий этот риск имеет меньшее значение, а для других является критическим. Примером может служить электроэнергетическая отрасль — для гидроэлектростанций поставщики имеют далеко не первоочередное значение (если не считать особых ситуаций по поставкам оборудования для модернизации и т.п.), в то время как проблемы с поставщиками могут в значительной степени подорвать благосостояние тепловых электростанций.

Вторая проблема также решаема. Для этого необходимо проанализировать, каким образом рынок оценивает тот или иной фактор риска. Значения, используемые западными оценщиками, характерны для стран с устойчивой высокоразвитой экономикой. Вполне возможно, что для России в уровни риска должна быть внесена определенная поправка.

И, наконец, третий «узкий» момент в модели, считающийся доказательством её субъективности, появился на свет благодаря самим же оценщикам. Не утруждая себя разработкой методов анализа риска и не пользуясь достижениями других экономических отраслей знаний (например, теории маркетинга), многие аналитики присваивали такие веса факторам риска, какие им подсказывала интуиция. А ошибочно мнение оценщика или нет, в России, в отличие от западных стран, разобраться практически невозможно. Если за рубежом имеет широкое распространение практика арбитражного разбирательства случаев некачественной оценки, то в нашей стране этого пока нет. Кроме того, нет и достаточного числа высококвалифицированных экспертов, способных разобраться с методологией оценки. Отсутствие подробных описаний каждого шага при анализе риска в оценочной литературе породило миф о невозможности использования сколько-нибудь формализованных методов при использовании модели кумулятивного построения. Миф о субъективности модели стал настолько силён, что отталкивает от её использования многих оценщиков. Вообще, вопрос о правомерности использования разработанных западными специалистами уровней премий за риск возник в ходе рассмотрения модели САРМ.

Возникает вопрос: откуда взялась верхняя граница премии за риск? Ответ на него следует искать на фондовом рынке. Этот ответ возникает не просто так, он следует из соотношения

Rf + β (Rm - Rf) + S1 + S2 + С = Rf + X1 + X2 + X3 + X4 + X5 + X6 + X7 + C,

где

Re — требуемая норма дохода на собственный капитал;

Rf — норма дохода по безрисковым вложениям;

Rm — среднерыночная норма доходности;

β — коэффициент бета;

S1 — дополнительная норма дохода за риск инвестирования в конкретную компанию (несистематические риски);

S2 — дополнительная норма дохода за риск инвестирования в малую компанию;

С — дополнительная норма дохода, учитывающая страновой риск;

X1 — фактор размера компании в модели кумулятивного построения;

X2 — качество управления;

X3 — финансовая структура;

X4 — диверсификация производственная и территориальная;

X5 — диверсификация клиентуры;

X6 — доходы: рентабельность и предсказуемость;

X7 — прочие особенные риски, учитываемые в модели кумулятивного построения.

В приведённом выше тождестве утверждается, что ставка дисконта рассчитанная по модели САРМ, в идеальной ситуации должна быть равна ставке дисконта, определённой по модели кумулятивного построения. Упростим тождество, сократив одинаковые элементы, содержащиеся в его правой и левой частях:

Rf + β (Rm - Rf) + S1 + S2 + С = = Rf + X1 + X2 + X3 + X4 + X5 + X6 + X7 + C,

β (Rm - Rf) + S1 + S2 = = X1 + X2 + X3 + X4 + X5 + X6 + X7.

Учитывая, что S2 = X1, a S1 ≈ X7, получаем:

β (Rm - Rf) = X2 + X3 + X4 + X5 + X6

Отсюда, если предположить, что всем пяти факторам кумулятивной модели присвоены одинаковые веса (проще говоря, их максимальные значения равны), то можно найти значение каждого из факторов:

[β (Rm - Rf)] / 5 = X.

Следовательно, для того чтобы найти максимальное значение фактора X, необходимо использовать максимальные значения в модели кумулятивного построения.

Сделаем следующий расчёт. Как показывает практика, бета-коэффициент для большинства компаний находится в интервале от 0,5 до 2. Следовательно, если мы используем в расчётах β = 2, то получим ставку дисконта, максимально возможную (при прочих равных условиях) для большинства компаний, акции которых обращаются на фондовом рынке в данный момент времени. Согласно исследованиям, среднее многолетнее значение доходности долгосрочных правительственных облигаций США колеблется около 8%, а акций включенных в индекс S&P 500 — около 17%. Используя данную информацию, из выведенного ранее уравнении получим:

Х = [2 (17 - 8)] / 5 = 3,6%.

Полученный результат означает, что уровень премии за риск по каждому из факторов кумулятивной модели для большинства компаний находится в промежутке от 0 до 3,5%. Однако, хотя уровень премии за риск для большинства компаний укладывается в указанные рамки, для отдельных фирм коэффициент бета превышает средний показатель (2,5 и более). Этим компаниям свойственен повышенный риск, как правило, в силу их особо неустойчивого финансового положения. Для них максимальное значение Х может достигать 4,5% и более:

Х = [2,5 (17 - 8)] / 5 = 4,5%.

Именно эти максимальные значения риска и заложены в модель кумулятивного построения. Премия за риск в 5% по своей сути представляет ту максимальную надбавку, которую готов предложить фондовый рынок за каждый фактор риска, характерный для компании. Чем более стабильны средние доходы, получаемые на фондовом рынке в долгосрочной перспективе, тем меньше корректировок требует модель. Поэтому в развитых странах указанные максимальные границы пересматривать просто не имеет смысла, чего нельзя сказать о России.

Сделаем аналогичный расчёт, исходя из доходности по ОВВЗ со сроком погашения в 2011г. за 85 недель (конец 1996 - середина 1998гг.) в 15,57%, среднегодовой доходности фондового индекса РТС за 1996-1998гг. - 88,08%. Будем считать что β = 2 (для российского фондового рынка более высокие значения бета-коэффициента, рассчитанные за двухлетний период, пока не характерны). Тогда

Х = [2 (88,08 - 15,57)] / 5 = 29%.

Хотя сделанный расчёт для России дает на порядок отличающийся от западного результат, но это, по всей видимости, связано не с нашими логическими ошибками, а ситуацией, сложившейся на рынке корпоративных ценных бумаг в настоящее время. Следует отметить, оценщик не должен распространять уровень ставки дисконта, рассчитанной для 1997г., на весь прогнозный, а тем более постпрогнозный период. Как уже говорилось ранее, его задача заложить в ставку дисконта тенденцию фондового рынка к снижению доходности. Это можно сделать, спрогнозировав не одну, а три, пять или семь различных уровней ставок дисконта для каждого прогнозного года, а также, например, для первых 10 лет после-прогнозного периода. Все денежные потоки за рамками указанного периода могут уже дисконтироваться исходя из ставки дисконта, рассчитанной на основе западных уровней премий. Практика расчёта не одной, а нескольких ставок дисконта характерна даже для развитых стран. Подтверждением тому являются примеры, приводимые в учебных пособиях по оценке бизнеса зарубежных авторов.

Итак, зная важнейшие факторы риска, присущие любой компании, и предельный уровень премии, который может быть присвоен конкретному риску, оценщику остаётся определить степень влияния каждого из факторов риска на положение компании. Сложность заключается в том, что в ходе анализа рисков специалист должен применять подходы, позволяющие в максимальной степени избегать субъективности. На наш взгляд, субъективность модели в значительной степени может быть преодолена, если один и тот же фактор риска для различных компаний будет оцениваться одинаковыми процедурами (минимальный набор процедур должен быть одинаков и обязателен, как и сами подходы в оценке бизнеса, но никто не может препятствовать дополнительному использованию альтернативных методов анализа, если они не лишены здравого смысла) и иметь некоторые критериальные значения.

* Анализ модели представлен в статье «Практические аспекты расчёта ставки дисконта (модель оценки капитальных активов) в процессе оценки бизнеса»

Поделиться ссылкой в социальных сетях:


Комментарии к материалу: (пока комментариев нет)

125


Авторизация
Логин:
Пароль:
Регистрация
Забыли пароль?
Полезное
ФЗ N135 Об оцен. деят-сти
ФСО I Структура ФСО
ФСО II Виды стоимости
ФСО III Процесс оценки
ФСО IV Задание на оценку
ФСО V Подходы и методы
ФСО VI Отчет об оценке
ФСО N5 экспертиза отчетов
ФСО N7 Оценка недвижимости
ФСО N8 Оценка бизнеса
ФСО N9 Оценка для залога
ФСО N10 Оценка машин
ФСО XI Оценка ИС и НМА
Земельный кодекс РФ
Индикаторы
Курсы валютс 14/04с 15/04
USD ЦБ93,4419 93,4419
EURO ЦБ99,7264 99,7264
Индекс стоимости жилья
2741 $/кв.м.   Данные IRN.ru

Индексы СМР IV кв.2020, письмо № 47349-ИФ/09
Индексы СМР IV кв.2020, письмо № 45484-ИФ/09
Индексы СМР IV кв.2020, письмо № 44016-ИФ/09
Индексы ПИР IV кв.2020
Индексы СМР (VI)
Индексы СМР III кв.2020 (V)
Индексы СМР III кв.2020 (IV)
Индексы СМР III кв.2020 (III)
Индексы СМР III кв.2020 (II)
Индексы СМР III кв.2020 (I)
Индексы СМР, индексы изменения ПИР с 1998
Рекомендуем
Онлайн оценка квартиры
Онлайн-оценка автомобиля
Калькулятор физического износа
ВСН 53-86(р) | ВСН 58-88(р)
Наши партнеры
Лист рассылки
Подписка на лист рассылки Оценщик.ру: Новости из мира оценки и нашего сервера
Вакансии
Требуется Оценщик
Поиск по сайту
Аплайн оценка

Новости | Работа : Вакансии | Работа : Резюме | Методики | Словарь | Обзоры | СРО
Отчеты об оценке | Справочники | Форум | Интервью | Рейтинги | Частный бухгалтер
Интервью | Наследование | Контакты | Оценка собственности | Английский бесплатно