Диссертация (1138003), страница 16
Текст из файла (страница 16)
Приэтомкритериямиотборакомпанийбудутпрокси-показателиинтеллектуального капитала, характеризующие его высокое количествоили качество.Такимобразом,ключевымипроблемнымиобластями,возникающими при анализе инвестиционной привлекательности на базеИК, являются: выборпрокси-показателейИК,значимовлияющихнаросткоэффициента M/B. Как подчеркивалось ранее, прокси-показателиИК однозначно не определены.
Поэтому необходимо выбратьпоказатели и оценить значимость их связи с коэффициентом M/B.Отбор прокси-показателей предлагается проводить в соответствии спредложенным ранее в параграфе 2.1 алгоритмом. Значимость связискоэффициентомM/Bбудетопределятьсянаосновеэконометрических методов; отбор ценных бумаг компаний в инвестиционный портфель на базеИК. Прокси-показатели ИК, значимо связанные с показателем M/B,представляют собой драйверы его роста.
Если компания имеетвысокие значения драйверов, но при этом низкий коэффициент M/B,это говорит о том, что ИК еще не реализовался в росте рыночной94стоимости компании, а, следовательно, о наличии у компаниипотенциала роста и ее привлекательности для внешних инвесторов.В связи с этим встает задача отбора таких компаний; доказательствоинвестиционнойпривлекательностисформированного портфеля акций и определение частоты егопересмотра. После формирования портфеля необходимо сравнитьегорезультатысбенчмарком.Крометого,представляетсяцелесообразным определение времени, необходимого для того,чтобы ИК компании отразился в росте ее инвестиционнойпривлекательности, и, как следствие, частоты пересмотра портфеля.Подводя итоги второй главы, отметим, что в академической средесуществует потребность в методе, позволяющем на основании открытойотчетности определить объекты инвестирования, имеющие потенциалроста рыночной стоимости, созданный ИК.
Поэтому следующим этапомисследования будет предложен метод ранжирования компаний поинвестиционной привлекательности с помощью системы фильтров,базирующихся на ИК. Дальнейшее исследование призвано доказатьцелесообразность применения предложенного метода для компанийразвитого рынка капитала, а также сформулировать рекомендации дляего применения внешними инвесторами, принимающих решение оформировании портфеля ценных бумаг компаний.95ГЛАВА 3. ОЦЕНКА ИНВЕСТИЦИОННОЙПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ, СОЗДАВАЕМОЙИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫМ КАПИТАЛОМПредставленный ранее анализ показал, что внешние инвесторызаинтересованы в использовании метода поиска компаний, имеющихпотенциал роста рыночной стоимости, который может быть реализованзасчетиспользованияинтеллектуальногокапитала.Однакопроведенный в предыдущих главах обзор моделей взаимодействиярынков капитала и компаний, имеющих значительные нематериальныеактивы и ИК, показывает их ограничения, не позволяющие измерятьинвестиционнуюпривлекательностькомпанийспозицийэффективности использования интеллектуального капитала.
Поэтомунеобходимо теоретически обосновать и разработать метод отбораценных бумаг, имеющих потенциал роста рыночной стоимости,созданный интеллектуальным капиталом, на основе информации,доступной внешним инвесторам. В результате, предложенный методпредполагаетсяинвестиционнойиспользоватьдляпривлекательностиранжированиянабазекомпанийпоинтеллектуальногокапитала. Применение метода позволит внешним инвесторам увеличитьдоходностьвложений,взвешеннуюнариск,посравнениюстрадиционными методами формирования портфеля, которые в процессепринятия инвестиционных решений учитывают лишь материальныеактивы, которые имеет компания, а также макроэкономические иотраслевые факторы.Уточним, что в задачи исследования не входит разработкауниверсальногометодаранжированиякомпаний.Гипотезаовозможности применения предлагаемого алгоритма отбора акций впортфель проверяется на выборке компаний ряда европейских стран,соответственно, полученные выводы не могут быть распространены навсе без исключения компании без дополнительной проверки.963.1.Ранжирование акций по инвестиционной привлекательностина базе ИКДля разработки метода ранжирования акций по инвестиционнойпривлекательности на базе интеллектуального капитала, необходимообобщить полученные в предыдущих главах выводы: длявнешнегоинвестораоднимизключевыхпоказателейинвестиционной привлекательности является потенциал созданиякомпанией стоимости в долгосрочном периоде; средивозможныхкапитализацию,видовпосколькустоимостивыбираемименноонавявляетсяключевымрыночнуюпервуюочередьнаблюдается инвестором; интеллектуальныйкапиталресурсом,отэффективности использования которого зависит размер созданнойкомпанией рыночной капитализации; показательсоотношениярыночнойибалансовойстоимостикомпании M/B является одновременно показателем эффективностииспользования ИК и фундаментальным показателем, на базекоторого принимаются решения об инвестировании.
Поэтомуименноонбылвыбранвцеляхоценкиинвестиционнойпривлекательности на базе ИК; существующие исследования связи ИК и рыночной капитализациине рассматривают тот факт, был ли реализован потенциал ростарыночнойкапитализации,обусловленныйИК.Компания,обладающая значительным интеллектуальным капиталом, но низкойрыночной капитализацией, является недооцененной рынком, а,следовательно, привлекательной для внешних инвесторов. Если жеИК реализован в рыночной стоимости компании, то моментинвестирования упущен.Такимобразом,предложенныйвнастоящейглавеметодранжирования акций по инвестиционной привлекательности будет97базироваться на показателе M/B. Исследования связи доходностиценных бумаг компании и фундаментальных факторов говорят о том,что более высокий потенциал роста рыночной капитализации имеюткомпании с относительно низким показателем M/B [Fama, French, 1992].Поскольку, согласно изученным во второй главе диссертацииисследованиям, ключевым фактором роста показателя M/B являетсяналичиеукомпанииИКиегоэффективноеиспользование,ранжирование акций по инвестиционной привлекательности на базе ИКимеет два необходимых условия: наличиепотенциаларостарыночнойкапитализации,обусловленное наличием и эффективным использованиемИК; нереализованностьпотенциаларостарыночнойкапитализации, выраженная в низком значении коэффициентаM/B.Предложенный в диссертации метод ранжирования акций поинвестиционной привлекательности на базе ИК представлен на Рисунке3.1.Потенциал ростарыночнойкапитализации(интеллектуальныедрайверы стоимости)Необходимые условияинвестиционнойпривлекательностиНереализованностьпотенциала роста(низкое значениеM/B)Формирование набора ценных бумагТестирование инвестиционнойпривлекательности набораРис.
3.1. Ранжирование акций по инвестиционнойпривлекательности на базе ИК98Всерыховалахпредставленынеобходимыеусловияинвестиционной привлекательности акций, в серых прямоугольниках –действия, которые должны быть осуществлены в результате применениянеобходимых условий к выборке компаний.Рассмотрим предложенный метод подробнее.1. Выявление потенциала роста рыночной капитализации.
Напервом этапе выявляются интеллектуальные драйверы стоимости,оказывающие статистически значимое влияние на фундаментальныйпоказатель M/B. Исходя из этого, предполагается, что все компаниивыборки, имеющие выявленный набор интеллектуальных драйверовстоимости, имеют потенциал роста рыночной стоимости.Поскольку измерение самого интеллектуального капитала ирезультатов его использования затруднено, что было выяснено в первыхдвух главах исследования, количественная величина влияния ИК напоказательсоотношениярыночнойибухгалтерскойстоимостикомпании не может быть определена точно.
Поэтому в настоящейработе не предполагается измерять точную величину потенциала ростарыночной капитализации на базе ИК. Вместо этого определяютсякомпании, потенциал роста которых в среднем выше по по отношению костальной выборке. Для этого необходимо определение наличия и знакасвязи исследуемых показателей, что в дальнейшем преобразуется всистему фильтров, основанных на ИК и позволяющих сформироватьнабор ценных бумаг.Каждый фильтр основан на одном интеллектуальном драйверестоимости и исключает из рассмотрения компании с низким значениемэтого драйвера, отбирая лишь те из них, которые имеют потенциал ростастоимости.Посколькуфильтрыоснованынаинтеллектуальномкапитале, они получили название «интеллектуальных фильтров».Количество«интеллектуальныхфильтров»равноколичеству99интеллектуальныхдрайверовстоимости.Логикаформирования«интеллектуального фильтра» представлена на Рисунке 3.2.Интеллектуальный драйверстоимостипредставлендамми-переменнойОпределить знак коэффициентапри этом драйвере в регрессииОпределить знак коэффициентапри этом драйвере в регрессии-+Отбираемкомпаниис драйвером,равным 1представлен числовойпеременной-+Отбираемкомпаниисдрайвером,равным 0Отбираем компаниис драйвером,большим, чеммедиана выборкифильтрОтбираем компаниис драйвером,меньшим, чеммедиана выборкиРис.
3.2. Алгоритм формирования «интеллектуального фильтра» наоснове результатов регрессионного анализаИзначально тестируется регрессионная зависимость показателя M/Bи показателей интеллектуального капитала. Вид уравнения регрессииможет изменяться в зависимости от имеющихся у исследователяданных. Далее в этой главе будет приведен вид уравнения регрессии,которыйиспользовалсявданнойработе.Длякаждогоинтеллектуального драйвера стоимости определяется, с помощью какойпеременной он представлен: количественной или же дамми.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
