Автореферат (Оценка стоимости компании методом рыночных сравнений на развивающихся рынках капитала), страница 4

мультипликаторы P/B, P/E иEV/S Бразилии, Индии и Росси выросли примерно в 2–4 раза, в то время какмультипликаторы американского рынка демонстрировали незначительныетемпы роста.Диаграммы 2 и 3. Динамика мультипликаторов P/B и P/E американского рынка ирынков стран БРИК в 2002–2008 гг.P/B5P/E4540435303252021510150020022003200420052006Китай200720022008БразилияРоссия20032004Индия2005200620072008СШАИсточник: Расчеты автора по данным «Блумберг».Рост мультипликаторов данных стран пришелся на период становленияих экономик, сокращения странового риска и роста инвестиционнойпривлекательности.

Систематически низкие мультипликаторы Бразилии, Индиии России по сравнению с США наблюдались только в период с 2002-го по2005–2006 гг.19Анализ распределения фундаментальных переменных мультипликаторовпо странам также показал, что компании с развивающихся рынков, имеясопоставимый и более высокий уровень фундаментальных переменных,котируются по мультипликаторам существенно ниже, чем для компаний вСША. Данная закономерность также просматривается на отраслевом срезе.На диаграммах приведены медианные значения мультипликаторов P/B постранам в зависимости от конкретного интервала фундаментальной переменнойожидаемой доходности собственного капитала (eROE).Диаграммы 4 и 5.

Зависимость мультипликатора P/B от eROE для американскогорынка и рынков стран БРИК в 2003–2005 и 2006–2008 гг.82006-2008P/BP/B572003-200546534232110<5%20%-25%5-10%25%-30%10%-15%>30%15%-20%РоссияКитайБразилияСША>30%25%30%corr=46% corr=31%20%25%corr=29%Китай15%20%corr=34%Индия5-10%Бразилия<5%corr=49%Россия10%15%0СШАeROEИндияПримечание: corr – коэффициент корреляции.Источник: Расчеты автора по данным «Блумберг»Анализ подтверждает наличие сильной положительной зависимостимультипликаторов P/B, P/E и EV/S от фундаментальных переменных как дляразвитого рынка, так и для стран БРИК.ВдиссертациизависимостипредставленымультипликаторовфундаментальныхпеременныхрезультатыP/B,регрессионногоP/EиEV/Sоткомпанийикачественныханализаколичественныхпеременныхотраслевой и страновой принадлежности для стран БРИК по отдельностивместе с рынком США (Россия + США, Бразилия + США и т.д.) за 2002–2008гг.

(96 регрессионных уравнений). Коэффициенты детерминации полученных20моделейнаходятсямультипликатора.на уровне 40–60% в зависимостиОтраслеваяпринадлежностьот страныи(Dindustry)вкомпанийбольшинстве случаев значима на 1–5%-ном уровне. Фундаментальныепеременные мультипликаторов являются значимыми на 1%-ном уровне иимеют ожидаемые знаки для всех рассматриваемых мультипликаторов.Спецификация регрессионной модели и ее основные коэффициенты дляконкретного года T по мультипликатору P/E приведены ниже.12(5) ln( P / E ) Ti = β 1T + β 2T ln(1 + egNI iT ) + β 3T ln( DpayoutiT ) + β 4T ln(σ NI i ) + ∑ β tT Dindustryi + β 13T Demergingi + ε iTt =5где P/Ei – значение исследуемого мультипликатора компании i;egNIi – ожидаемый темп прироста чистой прибыли компании i;Dpayouti – коэффициент дивидендных выплат компании i;σNii – историческое стандартное отклонение чистой прибыли компании i;Dindustryi – вектор фиктивных переменных, отвечающих за принадлежностькомпании к одной из отраслей;Demergingi – фиктивная переменная, отвечающая за принадлежностькомпании к развитой или развивающейся стране;Таблица 1.

Основные коэффициенты регрессионных моделей мультипликатора P/E покаждой стране БРИК совместно с рынком США за 2002–2008 гг.Год20082007200620052004200320022002-2008egNIDстраныR2Россия Индия Бразилия Китай Россия Индия Бразилия Китай Россия Индия Бразилия0.400.350.370.220.23-0.220.140.9750% 33%47%0.410.420.400.27-0.09-0.32-0.080.9050% 44%49%0.110.120.110.13-0.440.16-0.370.0940% 38%41%0.340.400.330.28-0.27-0.32-0.770.3140% 43%40%0.350.360.370.28-0.44-0.70-0.460.7548% 47%50%0.340.340.350.25-0.49-0.97-0.980.9848% 52%50%0.320.330.310.30-0.81-0.91-1.071.0629% 35%30%0.330.340.330.26-0.17-0.40-0.240.7240% 36%39%Китай61%65%47%45%62%63%55%52%Примечание: выделены переменные, незначимые на 5%-ном уровне.Источник: Расчеты автора по данным «Блумберг»Анализкоэффициентовпрификтивнойпеременнойстрановойпринадлежности (Demerging, равный 1 для развивающегося рынка капитала, 0 –для США) подтверждает влияние страновых факторов на систематическийразрыв мультипликаторов стран БРИК по сравнению с США.

Качественная21переменная значима на 1%-ном уровне практически для всех моделей идинамически нестабильна. К примеру, в 2002 г. российские, индийские ибразильские компании котировались по мультипликатору P/E со среднимдисконтом в -0,9 пунктов по сравнению с американскими, а в 2008 г. – спремией в 0,1 пунктов (логарифмическая спецификация).Анализ причин систематического расхождения мультипликаторов странБРИК по сравнению с США основывался на сопоставлении коэффициентов припеременнойстрановойпринадлежностиидифференциаловфакторовстранового риска и экономического роста данных стран (см. диаграммы 6 и 7).Диаграммы 6 и 7. Зависимость коэффициентов фиктивной переменной страновойпринадлежности регрессионных уравнений мультипликатора P/E ( βˆiP / E ) от спредадоходности государственных облигаций (YTMspread) и дифференциала приростареального ВВП (gGDPspread) стран БРИК и США с 2002-го по 2008 г.βemerging1.5βemerging1.51.21.20.90.90.60.60.3-0.30.3YTMspread0.00%1%2%3%4%5%6%7%8%gGDPspread0.0-2%-0.30%2%4%6%8%10%-0.6-0.6-0.9-0.9-1.22R = 60.7%R2 = 56.9%-1.2-1.5-1.5БразилияРоссияИндияКитайИсточник: Расчеты автора по данным «Блумберг»Проведенный анализ продемонстрировал значимое влияние страновогориска и потенциала роста экономики в объяснении систематического разрывамультипликаторов стран БРИК по сравнению с США.Регрессионные модели странового расхождения мультипликаторов P/B,P/E и EV/S приведены в уравнениях 6–8 (в скобках указано стандартноеотклонение переменной).222(6) βˆiP / B = − 0.41 ln(YTM SPREADi ) + 0.01 gGDPSPREAD; R 2 = 53%;i(0.071)(0.002)2(7) βˆiP / E = − 0.54 ln(YTM SPREADi ) + 0.01 gGDPSPREAD; R 2 = 73%;i(0.067)(8) βˆEV / Si(0.002)2= − 0.61 ln(YTM SPREADi ) + 0.01 gGDPSPREAD; R 2 = 64%.i(0.079)(0.002)В диссертации сделан вывод о том, что использование мультипликаторовкомпаний-аналогов с развитых рынков для оценки компаний из стран БРИКприведет к существенной переоценке (либо недооценке) этих компаний (приигнорировании фундаментальных страновых различий), что обуславливаетнеобходимость использования процедур корректировок мультипликаторов наданныефакторы.Наосновепроведенногоанализавыявленрубеждифференциала экономических переменных, превышение/занижение котороготребует использования корректировок на страновые факторы.

Превышениеспреда безрисковой доходности государственных облигаций развивающихсястран по отношению к США больше чем на 1–2% требует использованиядисконта к значениям мультипликаторов. При превышении дифференциалатемпов прироста ВВП развивающихся стран по отношению к США больше чемна 6–8% требуется использование премии за потенциал роста.В диссертации на примере публичных российских компаний оцененаэффективность разработанного в главе 2 алгоритма оценки и способовкорректировокмультипликаторовнастрановыефакторы.Анализраспределения ошибок оценки показал, что использование алгоритма отборакомпаний-аналогов на основе комбинации сопоставимых фундаментальныхпеременных и отраслевой принадлежности оцениваемой компании и ееаналогов ведет к более низким значениям ошибок оценки, чем прииспользованиитолькоотраслевойклассификации.Игнорированиекорректировок на страновые факторы приводит к существенной переоценкероссийских компаний.

Медиана ошибок оценки составляет (+70%)–(+86%) взависимости от метода отбора компаний-аналогов и мультипликаторов.Использование корректировок на страновые факторы существенно уменьшает23переоценку российских компаний. Медиана ошибок оценки по методу спредадоходности и методу относительного странового мультипликатора падает до(+11%)–(+30%) и до (–6%)–(+21%) соответственно, в зависимости от методаотбора компаний-аналогов и мультипликаторов. Наилучшие результатыхарактерныдляоценкипомультипликаторуEV/Sсприменениемкорректировок на страновые факторы методом относительного рыночногомультипликатора (см.

табл. 2)..Таблица 2. Сравнение эффективности корректировок на страновые факторы для EV/Sна основе анализа распределения ошибок оценки для 2003–2005 гг.Тип корректировокБез корректировокСпред безр. дох.Относит. стр. мультип.Тип корректировокБез корректировокСпред безр. дох.Относит. стр. мультип.Фильтр фундаментальной переменнойАрифм.

Медиана Абс. медиана RMSE Ст. откл.134%80%80%2.62.255%23%33%1.61.532%-5%38%1.41.3Фильтр кода отрасли и фундаментальнойАрифм. Медиана Абс. медиана RMSE Ст. откл.129%83%83%2.21.852%20%33%1.31.230%-6%36%1.11.1Источник: Расчеты автора по данным «Блумберг».Однакоэффективностьрегрессионногометодакорректировокнастрановые факторы существенно выше: медиана ошибок оценки составляетоколо (-10%)–(+8%).В диссертации сделан вывод о том, что регрессионный метод являетсяболее эффективным для корректирования мультипликаторов на страновыефакторы при оценке компаний на развивающихся рынках с использованиеманалогов из развитых стран.

Разработанные поправки к самому алгоритмуоценки успешно изолируют межстрановые различия, которые существенновлияют на итоговый результат оценки компании методом рыночных сравнений.3. ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ РАБОТЫВдиссертационнойработевследующие научные результаты:24процессеисследованияполучены1. Обоснован и разработан метод отбора компаний-аналогов для оценкикомпаний с развивающегося рынка капитала, базирующийся на фильтрациисопоставимыхтеоретическойфундаментальныхзависимостипеременныхнаосновемультипликаторовотвыведеннойобъясняющихфундаментальных переменных компаний. Данная зависимость, выявленнаяранее на данных развитых стран, была эмпирически подтверждена дляпубличных компаний развивающихся стран из группы БРИК.2.