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

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

где

R_e — требуемая норма дохода на собственный капитал;

R_f — норма дохода по безрисковым вложениям;

R_m — 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:

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

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

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

β (R_m - R_f) = 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 (R_m - R_f)] / 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)

144