Автореферат (1136221), страница 5
Текст из файла (страница 5)
Важным вопросом оценки затрат на капитал является выбор моделиобоснования требуемой доходности по собственному капиталу. В работе используетсяалгоритм обоснования на базе формулы: Требуемая доходность = безрисковая доходность+ плата за инвестиционный риск. В работе классифицированы подходы заданиябезрисковой ставки на развитых рынках и систематизированы пять методов, приемлемыхдля развивающихся рынков. Существенными факторами, которые следует учитывать привыборе из пяти методов – степень открытости рынка капитала и уровень развития20фондового рынка.В работе доказывается возможность в качестве исходного момента обоснованияставки по долгосрочным инвестициям компании рассматривать оценки доходности,получаемые по модельным конструкциям ценообразования финансовых активов.
В работепредложено выделять два крайних подхода в моделях ценообразования на финансовомрынке: 1) абсолютный или потребительский, учитывающий интересы и поведениеинвесторов, их потребительские предпочтения, вводящий функцию потребления, и 2)относительный, при котором цена рассматриваемого рискованного актива выводитсячерез сопоставления с известной ценой на другие активы (например, модель определенияцены опциона Блэка/Шоулза). Широко используемые портфельные модели, типа САРМ,занимают промежуточное состояние, т.к.
заменяют потребление уровнем благосостоянияинвестора – его денежным доходом. Промежуточные потребительские модели оказалисьнаиболее успешными в практическом применении, поэтому внимание в работеакцентировано на них.В работе доказывается необходимость введения корректировок в стандартнуюмодельСАРМсучетомспецификифункционированияфинансовыхрынковразвивающихся стран. Исследование показало, что в практике работы компаний и воценках аналитиков рынка капитала не существует одной или нескольких общепринятыхмоделей обоснования требуемой доходности для компаний развивающихся рынков.Важный элемент, который должен быть учтен – не устраняемый диверсификациейстрановой риск. Отсутствие сегментированности рынка не гарантирует нивелированиестранового риска.
Проведенное исследование позволяет сделать вывод, что для компаний,функционирующих на открытых рынках, с низкой корреляцией с глобальным рынкомкапитала может быть предложена глобальная модель САРМ, с введением параметровбезрисковой ставки и рыночной премии глобального рынка. Недиверсифицированностьпозиции инвестора может быть учтена через корректировку бета коэффициента.Сегментированность или высокая корреляция между локальным и глобальным рынкамитребуют введения страновой премии за риск.
В работе рассмотрены основные подходы кмодельному учету этой премии. Отмечается типичная ошибка модельного введенияпремии за страновой риск при использовании метода кредитного рейтинга - двойной учетстранового риска. Предлагаемое решение проблемы – использование скорректированнойгибридноймодели,учитывающейотносительнуюволатильностьлокальногоиглобального рынков и степень объяснительной способности глобального рынка. Оцененыпараметры скорректированной гибридной модели для компаний российского рынка.Рекомендуемая оценка требуемой доходности по собственному капиталу определяется21формулой: k = kf US + СRP + 0,44 х Bх b х (kM − kf), где B - соотношение рисков по двумрынкам (т.е.
отношение волатильности локального рынка к рынку США как отношениестандартных отклонений),b – бета коэффициент, оцененный по фундаментальнымхарактеристикам компаний аналогов (восходящим методом), kfUS - безрисковая ставкадоходности на рынке США (или на глобальном рынке) и (kM − kf ) - рыночная премия зариск глобального рынка, СRP – страновая премия за риск, оцениваемая по спредудоходности государственных заимствований. На 2006 год СRP для краткосрочныхинвестиций может приниматься на уровне 1,06% - 1,2%, для долгосрочных инвестиций на уровне 1,7%. Полученная оценка скорректированной гибридной модели позволяетреализовать расчет ставки дисконта в оценке компаний и проектов на российском рынке иизбежать двойного учета странового риска.Так как, отмечаемой в работе тенденцией глобального рынка и рынка СШАявляется наличие систематического риска по государственным облигациям (бетакоэффициент оценивается в диапазоне 0,4 – 0,1), то в работе предлагается еще однакорректировка стандартных параметров портфельных моделей.
Скорректированнаярыночная премия за риск определяется по формуле: MRP = (km – kf)/ (1- бета облигаций).При средней величине меры систематического риска государственных заимствований0,25, безрисковая ставка глобальной модели должна быть принята на уровне 3%, арыночная премия за риск на уровне 7%. Сходные значения параметров доходностисреднего риска дают модели гипотетической оценки. Доходность долгосрочногоинвестирования в валюте США среднего уровня риска для российского рынка в рамкахскорректированной гибридной модели оценена на уровне 11% (3%+ 1,7% + 12,25х0,44 =10,9%).Для компаний, ведущих экспортную деятельность, целесообразным являетсяучет странового риска как отдельного элемента специфического риска (метод лямбда).Мера систематического риска для российских компаний, оцененная фондовым(регрессионным) методом имеет слабую объяснительную способность.
Представляетсяцелесообразным использовать метод «восходящего бета» с рядом модификаций ктрадиционному алгоритму. Первая модификация затрагивает выбор компаний-аналогов.Предложен алгоритм отсечения компаний, не допускаемых к расчету по методу«восходящего бета». Рекомендуется переход от общеизвестной модели Р. Хамады кформуле Т. Конина.Еще один фактор, который требуется учесть на развивающихся рынках, как рынкахс высокой степенью неопределенности – изменение поведения инвесторов, связанное сособенностями восприятия выигрыша и проигрыша.
Модель Х.Эстрады позволяетмодифицировать портфельный подход, введя в рассмотрение односторонние отклонения в22доходности. Как результат, модифицируется модель оценки требуемой доходности(теперь DCAPM) через альтернативный вариант расчета одного из ключевых параметроводнофакторнойпортфельноймодели-одностороннегокоэффициентабета.Односторонняя дисперсия доходности может рассматриваться как более правдоподобнаямера риска по ряду соображений: 1) негативное отношение инвесторов именно котрицательной волатильности, 2) при несоблюдении требования классической моделиСАРМ о симметричности инормальности распределения ожидаемой доходностирискованных инвестиционных вариантов, 3) возможности введения наряду с дисперсиейкоэффициентаскошенности,чтодаетвозможностькорректногопримененияоднофакторной модели для оценки ожидаемого уровня доходности.В работе исследовались следующие вопросы: 1) насколько существенно отличаетсястрановой(поРоссии)коэффициентбета16поклассическоймоделиоценкисистематического риска от односторонней оценки, и 2) может ли односторонняя оценкариска лучше объяснить доходность отдельных компаний на российском рынке.Для ответа на эти вопросы применялся алгоритм оценки одностороннего бета как длярынка России в целом (по индексу РТС) с позиции глобального инвестора и тестироваласьмодель DСАРМ для 18 ликвидных компаний российского рынка.Полученыследующиерезультаты:1)Страновые(пороссийскомурынку)классический и односторонний коэффициенты бета значительно отличаются по своемузначению.
Односторонний коэффициент (1.08), полученный на отрезке 2000-2005 г вышеклассического (0.85), но не соответствует значению в исследовании Х. Эстрады (2.86против 2.69 на отрезке до 2000 года). Одно из объяснений – это снижение волатильностироссийского рынка за последние годы. 2) Применение DСАРМ для компаний российскогорынка не рекомендовано, т.к. модель показывает неоднозначные результаты. Получаемыеоценки риска по DСАРМ для ряда компаний оказались ниже, чем по стандартной моделиСАРМ. Следующее обобщение по 18 компаниям дает представление о полученныхрезультатах:СоответствиевыводаммоделиЭстрады17:Норильскийникель,Сургутнефтегаз, Сибнефть, Ростелеком, Уралсвязьинформ, ОМЗ.
Неполное соответствиевыводаммоделиЭстрады:Мосэнерго,Северсталь,РИТЭК,Аэрофлот.Полноенесоответствие выводам модели Эстрады (низкая объяснительная способность и низкаяоценка меры риска): Лукойл, Транснефть, Северо-Западный Телеком, Иркутскэнерго.Низкая адекватность регрессий: Центртелеком, Сибирьтелеком, ЮТК, Новолипецкий МК.16Период анализа в работе с 2000 г.
по март 2005г. при сопоставлении с исследованием Х. Эстрады наотрезке до 2001 г.17Критерии соответствия для модели DCAPM: R2 и сам коэффициент бета должны быть выше, чем помодели САРМ.23Для того чтобы устранить возможные «шумы», связанные с обработкой данных,регрессионные зависимости строились на отрезке 2000 – 2005гг на основе какежемесячных, так и еженедельных наблюдений. Рассматривалась чувствительность кчетырем индексам: локальному (РТС) и глобальным (MSCI18 для развивающихся стран идля всего мирового рынка), индексу S&P500 (например, для депозитарных расписок МТС,котирующихсянаНью-Йоркскойрассчитываласькаксучетомфондовойдивидендныхбирже).выплат,Доходностьтакибез.компанийПроверяласьчувствительность получаемых оценок к вводу параметров, связанных с рыночной премиейза риск.
Основные полученные выводы от вводимых корректировок параметров неизменились.Несколько причин могут порождать такую ситуацию. Во-первых, модель Эстрады дляоценки требует большее количество наблюдений. Во-вторых, поведение инвесторовможет быть различно как в разные отрезки времени, так и при принятии решенийотносительно странового инвестирования и инвестирования в отдельную компанию. Втретьих, на развивающихся рынках возможно разнонаправленное движение цен акцийкомпаний и рынка в целом, что не учитывается в модели DCAPM.Вывод, который следует из проведенного исследования: оценка бета коэффициентакомпании по модели DСАРМ не целесообразна. Модель может хорошо диагностироватьриски и доходности странового уровня, а, следовательно, пригодна в рамках гибридноймодели.В работе обосновано, что возможным путем решения проблемы множественностиподходов к оценке требуемой доходности инвестирования на данном этапе развитияфинансового рынка в стране является создание системы моделей, как альтернативныйвариант поиску унифицированного алгоритма.
Отдельные модели системы могут бытьориентированы на относительно узкий круг сходных компаний (проектов). Группировкакомпаний по 5 уровням риска может быть перенесена из наработок кумулятивногометода. Более того, исходная информация для количественной оценки значенийпараметров моделей должна различаться в зависимости от направлений инвестирования:краткосрочные финансовые, долгосрочные вложения в реальные активы,создающиеэффекты только на локальном рынке, совместные проекты с иностранными партнерами,ориентированные на экспорт продукции.Выгодыреализацииинвестиционнойдеятельностикомпаниичерезинвестиционные проекты. Особенности финансовой аналитики в рамкахпроектного рассмотрения.18Morgan Stanley Capital International24В общепринятом понимании «проект» – комплексное, не повторяющееся мероприятиепо достижению поставленной цели, ограниченное по времени, бюджету и ресурсам.Инвестиционныйпроекткомпании–комплексвзаимосвязанныхмероприятий,сопровождающий достижение поставленных целей в течение ограниченного периодавремени через изменение величины и структуры основного капитала компании.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
