Автореферат (1138348), страница 3
Текст из файла (страница 3)
Таким образом, алгоритм отборакомпаний-аналогов,построенныйнаосновефильтрациисопоставимыхфундаментальных переменных, должен давать более точную оценку, чемалгоритм, основанный исключительно на отраслевой классификации, в силутого что отрасли развивающихся и развитых стран могут находиться на разныхстадиях развития.В диссертации показано, что декомпозиция мультипликаторов на основемодели дисконтирования денежных потоков позволяет выявить две важныекомпоненты, общих для компаний одной страны: страновой риск, заложенныйв ставку дисконтирования, и потенциал роста страны, отраженный в темпероста компании в постпрогнозном периоде.
Несопоставимость в уровнестранового риска и потенциала роста развивающихся и развитых рынковкапитала может привести к тому, что мультипликаторы компаний-аналогов приравных фундаментальных переменных будут существенно отличаться отмультипликаторов оцениваемой компании. Рост экономики (темп приростаВВП страны) является базовой предпосылкой для создания стоимостикомпаний и соответственно повышения мультипликаторов компаний даннойстраны. Повышение странового риска, как компоненты систематического рискаинвестиций в экономику страны, приводит к снижению привлекательности истоимостиактивов,что,всвоюочередь.способствуетуменьшениюмультипликаторов компаний.
Страновой риск может быть отражен в формеколичественныхинтегральныхпоказателей,публикуемыхразличнымиагентствами, либо через спред доходности к погашению безрисковыхгосударственных облигаций.Сцельюизоляциивлияниястрановыхфакторовиприведениямультипликаторов к сопоставимой базе используются следующие методыкорректировок мультипликаторов: метод спреда доходностей безрисковыхгосударственныхоблигаций;методотносительныхстрановыхмультипликаторов; регрессионный метод учета страновых факторов.
Первый14метод основывается на положительной связи между доходностью к погашениюи вероятностью неплатежа по государственным обязательствам. Чем выше рискдефолта по государственным ценным бумагам, тем меньше готовы платить завход на развивающийся рынок инвесторы, что отражается в снижении значениймультипликаторовкомпаний.Соотношениедоходностейкпогашениюбезрисковых государственных облигаций двух стран отражает соотношение вуровне их странового риска, как показано в формуле 2:(2)корректиро вка1 =YTM США.YTM Россиягде YTM – доходность к погашению облигаций страны (США/Россия).Второй метод заключается в определении соотношения среднихстрановых мультипликаторов и описывается формулой 3:корректиро вка2 =(3)медиана {P / E1 , P / E2 ,...P / En }Россиямедиана {P / E1 , P / E2 ,...P / Em }СШАгде P/Ei – мультипликаторы i-компаний страны (США/Россия).В отличие от первого метода, данный подход позволяет учесть различияне только в уровне странового риска, но и в потенциале роста экономик в силуфундаментальной зависимости мультипликаторов от данных переменных.Умножение полученного коэффициента на мультипликатор компаний-аналоговразвитой страны сглаживает различие страновых факторов.Третий метод корректировок мультипликаторов на страновые факторызаключаетсявпостроениимоделимножественнойрегрессиимассивамультипликаторов развивающегося и развитого рынков на количественныефундаментальные переменные и на качественные фиктивные переменныеотраслевой и страновой принадлежности, как показано в формуле 4:m(4)P / Ei = α1 + β1Dcountry i + ∑ β j Dindustry ji +j =2n∑β Υy = m +1yгде P/Ei – значение исследуемого мультипликатора для компании i;15yi+ εi ,Dcountryi – фиктивная переменная, отвечающая за принадлежностькомпании к развитой или развивающейся стране;Dindustryi – вектор фиктивных переменных, отвечающих за принадлежностькомпании к одной из отраслей;Yi – вектор фундаментальных переменных компании (рост, риск идоходность).Значимостькоэффициентафиктивнойпринадлежностиозначаетналичиемультипликаторовразвитогоипеременнойсистематическогоразвивающегосярынковстрановойразрывакапитала,необъяснимого фундаментальными переменными и отраслевым фактором.Оцененное регрессионное уравнение позволяет рассчитать мультипликатор дляоцениваемой компании, скорректированный на страновые факторы.Страновые факторы оказывают влияние на мультипликаторы любыхкомпаний, как публичных, так и закрытых.
Однако в случае использованиямультипликаторов публичных компаний-аналогов, рассчитанных на основеминоритарныхпакетовакций, дляоценкикомпанийзакрытоготипанеобходимы дополнительные корректировки на несистематический риск ипрежде всего применение скидок за ограниченную ликвидность акций ипремий за контрольный пакет.Длятестированияэффективностипредложенногоалгоритмавдиссертации использован метод запрограммированного моделирования оценкистоимости компании развивающегося рынка с помощью публичных аналоговразвитойстраны.Фокусированиена публичныхкомпанияхпозволяетизолировать влияние несистематических рисков с целью концентрации настрановых факторах расхождения мультипликаторов.Общая последовательность алгоритма оценки публичных российскихкомпаний с использованием американских компаний-аналогов для одногомультипликатора в конкретном году представлена на диаграмме 1. Комбинируяразличные критерии отбора компаний-аналогов (отрасль, фундаментальная16переменная, отрасль + фундаментальная переменная) с корректировками настрановыефакторы(методспредабезрисковойдоходности,методотносительно странового мультипликатора) для нескольких мультипликаторов,можно выявить наиболее эффективный алгоритм оценки.Диаграмма 1.
Модель анализа эффективности оценки российских компанийРасчет прогнозныхмультипликаторовФильтр кода отраслиФильтрфунд.переменнойБез коррекцийОтнос. мультип.Спрэд безр. дох.Без коррекцийОтнос. мультип.Спрэд безр. дох.Без коррекцийОтнос. мультип.Спрэд безр. дох.Анализ распределенийостатковКомп.#2Набор P/B #3Фильтр фундаментальной переменнойОстаткиоценкиМассив остатков оценкиФильтр кода отраслиНабор P/B #2Набор P/B #1Комп.#1ПрименениекоррекцийРасчет отклонения прогнознойоценки от фактическойМассивамериканскихкомпанийНабор P/B#3.1МассивроссийскихкомпанийВыводыПовторение всего алгоритма для следующей компанииЭффективность регрессионного метода учета страновых факторовоценивается по аналогичному алгоритму. В качестве инструментария оценкикомпаний с развивающегося рынка предлагается использовать оцененныерегрессионные уравнения – согласно спецификации, предложенной выше.Суждениеотносительноэффективностипредложенногоалгоритмаосновывается на анализе отклонения стоимости акционерного капиталакомпании, оцененной методом рыночных сравнений, от ее фактическойкапитализации на фондовом рынке на дату оценки.
Для анализа эффективностираспределений остатков оценки в диссертации использовались следующиекритерии эффективности: средняя арифметическая ошибок оценки, медианаошибокоценки,медианаабсолютногозначенияошибкиоценкиисреднеквадратическая ошибка оценки (Root Mean Squared Errors – RMSE).Первые два критерия служат ориентиром для понимания наличия (или17отсутствия) в среднем переоценки или недооценки компании на основеиспользуемого алгоритма.
Третий критерий позволяет судить о средней ошибкеоценки, абстрагируясь от фактической недооценки или переоценки компании.RMSE одновременно учитывает стандартное отклонение и общее смещениесредней величины.В диссертации сделан вывод о том, что при оценке компаний изразвивающихся стран с использованием компаний-аналогов с развитого рынкакапитала необходимо применять двушаговый метод отбора компаний-аналогов,исходя не только из отраслевой классификации, но из сопоставимостифундаментальных переменных компаний. Проведенный в главе 2 анализподтвердил необходимость применения корректировок мультипликаторов настрановые факторы, отражающих как страновой риск, так и потенциал ростастраны.
Предложенная в диссертации модель исследования оценочныхмультипликаторов использовалась для оценки адекватности полученныхвыводов.В главе 3 «Эмпирический анализ влияния страновых факторов намультипликаторыиэффективностьстрановыхкорректировок»диссертационного исследования проводится оценка значимости влияниявыявленныхстрановыхфакторовнаразличиямультипликаторовразвивающихся рынков капитала по сравнению с развитым рынком, а такжепроведена апробация эффективности предложенного алгоритма на примереоценки российских публичных компаний с помощью данных американскихкомпаний-аналогов.Выборка включает все публичные компании развитого рынка США иразвивающихся рынков Бразилии, России, Индии, Китая (страны группы БРИК)за период с 2002-го по 2008 г.
Общее количество наблюдений для рынков СШАи стран БРИК составило 34 348 американских, 662 бразильских, 602российских, 9774 индийских и 8321 китайских компаний-лет. Для каждойкомпаниибылирассчитанымультипликаторы18P/B,P/EиEV/S.Первоначальныйанализописательнойстатистикивыявилрасхождениезначений мультипликаторов стран БРИК по сравнению с американскимрынком.Несмотря на то что характеристики распределений мультипликаторовбразильского, индийского и российского рынков схожи между собой посравнению с американским рынком, наблюдается правостороннее смещение и,как следствие, низкие медианные значения анализируемых мультипликаторов.Мультипликаторы рынка Китая на фоне других стран БРИК и СШАсущественно выше. За период с 2002-го по 2008 г.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
