Совершенствование методов оценки стоимости имущества российских авиакомпаний (1142763), страница 17
Текст из файла (страница 17)
Стороны сделки по инвестированию или финансированию в ВС должны обладатьвозможностью измерять риски волатильности стоимости предмета сделки. Дляидентификации данного риска вводится понятие стандартное отклонение доходности. Предполагается, что прогнозные стоимости ВС в соответствии с графиком15 имеют нормальное распределение с стандартным отклонением +-1, уровеньнадежности прогнозов приближается к 68%.Источник: Данные журнала AirFinance67График 15- Нормальное распределение (эмпирическое правило).В случае, когда инвестор может оценить риск вероятности самого худшегосценария, поведение и принятие решения по инвестиции в ВС может принимать67Hallestorm N.
Modelling aircraft // PK airfinance note. – 2010. - №12. – p. 7791ся быстрее и обоснованней. Расчет вероятностей становится наиболее актуальным при инвестировании значительных капиталов в расширение и обновлениепарков ВС.Другой вариант оценки риска вложения в ВС связан с измерением надежности прогнозов.
Анализируя исторические данные, можно провести сравнениекорректности сделанных ранее прогнозов и стандартное отклонение. Полученные результаты стандартного отклонения оценочных прогнозов могут сделатьработу оценочных компаний намного ценней для инвестора. Практическая значимость имеется для участников лизинговых отношенийВ рамках исследования, проведенных автором диссертации, был сделананализ отклонения прогнозных стоимостей от фактических.
Как и в других моделях по оценке опционов и деривативов, теория движения цен на акции Brownianбыла применена68 или «игра на угад» (randоm walk). В качестве двух основныхстатистических показателей, которые были применены для характеристики «качества», достоверности прогнозов, взяты среднее отклонение и стандартное отклонение.(6)Где, σ – стандартное отклонение, х – отклонение в период t, %- средняя ошибка отклонения, %, n – количество наблюдений.Рост показателя стандартного отклонения повышает неточность полученных будущих стоимостей ВС.
Кроме того, связанная со временем цикличностьприводит к неточности более удаленные в прогнозном периоде стоимости. В связи со сложностями прогнозов циклов изменения спроса на различные типы ВС, всоответствии с графиком 16 прогнозные показатели становятся менее точнымисинхронно с удлинением горизонта прогнозирования.68Harvey C.R. Finance Project Valuation // Duke edu. – 2001. - №1. – p. 1292Источник: Hallestorm N., Going round in Cycles.
69График 16 - Распределение вероятности изменения доходности.Многие аналитики при прогнозировании стоимости игнорируют показательточности прогнозов. В связи с тем, что большинство финансовых институтов неявляются экспертами в области прогнозирования, им приходится полностью полагаться на мнение и суждение оценщика.Методика расчета показателей средней ошибки и среднеквадратическогоотклонения показана для примера в таблицах 8 и 9.
Для примера расчетов взятыданные по конкретному типу размера ВС, где в первой строке указаны фактические цены на конкретную дату времени, а в столбцах прогнозные цены исходя из5 летнего горизонта (интервал полгода).Таблица 8 - Пример данных прогнозных величин рыночной стоимостиГоризонтпланированияПрогнозы с января 2004 (первая половина) до 2009 (вторая половина) / млн. долл.СШАянв.
июл. янв. июл. янв. июл. янв. июл. янв. июл. янв. июл.040405050606070708080909027,5027,5027,4027,4027,2027,2022,2720,7422,1421,5022,000,526,0725,9025,3923,7223,5322,3922,1520,9822,7122,2022,74124,6324,5024,1222,7822,9422,2422,3121,3623,3022,81--1,523,3523,3823,2422,2522,7622,3422,6021,7623,82---222,3322,5822,7322,0622,8022,5322,9022,09----2,521,6022,1022,5122,0622,9322,7423,14-----321,1521,8822,4722,1323,0822,89------3,520,9321,8122,4922,2123,17-------420,8421,7822,5222,24--------4,520,8021,7622,50--------520,7621,71----------5,520,69------------Источник: Данные автора69Hallestorm N., Melgaard J. Going round in Cycles // Airfinance Journal.
– 1998. - №1. – p. 7.21,5093Таблица 9 - Пример расчета среднего отклонения и стандартного отклоненияГоризонтпланированияСтандартноеотклонениерасч.0,0%Среднее отклонение по данным прогнозов и фактических цен0Средняяошибкарасчетов0,0%0,0%0,0%0,0%0,0%0,0%0,0%0,0%0,5-3,31%7,72%-5,50%-5,80%-7,90%14,70%15,60%0,50%1-3,42%9,48%-11,2%-11,8%-12,8%19,40%2,90%1,5-3,06%11,03%-17,3%-16,3%-17,0%-0,10%2-2,52%11,56%-21,8%-20,5%2,00%2,5-0,37%11,79%-25,9%-0,8%32,50%4,17%-5,3%3,52,39%3,42%417,00%4,5янв.04янв.08июл.08янв.09июл.090,0%0,0%0,0%0,0%0,0%6,40%-5,50%5,3%0,9%5,5%6,70%0,80%-0,70%5,6%5,7%8,90%0,90%4,90%-1,10%9,7%6,00%2,90%4,60%3,00%2,70%7,90%-0,40%6,20%3,30%7,10%5,2%1,50%2,80%4,70%6,10%0,90%-1,5%4,00%0,90%7,20%4,35%-6,20%1,3%2,30%3,30%-0,01%4,92%-3,40%-1,10%4,40%5-2,50%4,91%-6,00%1,00%5,5-3,91%-3,90%июл.04янв.05---июл.05янв.06июл.06янв.07июл.07--------------------------------------------------------------Источник: Данные автораПолученные данные из приведенного выше примера схематично рассмотреть на графике 17 при 3,5 летнем горизонте планирования.
Средняя ошибка намаксимуме достигает значения -3%. Стандартное отклонение находится до 12%,что является хорошим индикатором. Можно сделать вывод, что не менее 68%процентов прогнозных значений находится в диапазоне +-1 стандартного отклонения (данный факт свидетельствует о нормальном распределении). Аналогичный анализ будет проведен в рамках данного параграфа на основании фактических данных по 7 типам ВС разной размерности для проверки достоверностипрогнозов предложенной автором модели.9415,00%5,00%стандартное отклонение +1стандартное отклонение -100,511,522,53средняя ошибка-5,00%-15,00%Источник: Данные автораГрафик 17 - Пример расчета достоверности прогнозов (средняя ошибка и стандартное отклонение).В рамках исследования разработана методика прогнозирования стоимостивоздушного судна APFM (Aircraft price forecast model – модель прогнозированиястоимости ВС), с помощью которой определяется прогнозная рыночная стоимость на основе выведения и расчета базовой стоимости ВС.
Цель разработкиметодики – определение прогнозной рыночной стоимости с целью определенияобеспеченности залога и эффективности, рискованности инвестиций. Варьируявводные в модели, инвестор может определить лучшую комбинацию параметров.Всего в методике имеются следующие параметры: информация о воздушном судне, цикл жизни, чувствительность рыночной стоимости к циклам, охватрынка, амплитуда цикличности. Для определения цикла жизни необходимо определить дату последней рецессии, предполагаемая дата нового спада, прогноз роста экономической активности и пассажирооборота.В рамках исследования были разработаны три основных фактора, которыебыли учтены в модели APFM для получения рыночной стоимости, в основе которой лежит полученная формульным путем базовая стоимость.
Понятие базовой95стоимости и ее определение в конкретный период времени описано в параграфе 2главы 1 диссертационного исследования. Базовая стоимость представляет из себявеличину, основанную исходя из возможности генерации денежного потока иэкономического цикла жизни. Учитывая возраст и цикл окончания срока благоприятных условий (prime life), необходимо осознавать, что стоимость ВС снижается не линейно, а экспоненционально с этого момента. Базовая стоимость всвою очередь корректируется на инфляционную составляющую IARV (inflationadjusted reference value).
В связи с тем, что цена на ВС эластична и определяетсяуровнем спроса и предложения на рынке, несоответствие потребности у заказчиков и портфеля заявок по типам ВС приводит к волатильности рыночных цен впериодах времени. Стоимость на ряд типов ВС демонстрируют высокую корреляцию с экономическими циклами. Для учета данных различий используетсяфактор чувствительности для конкретного типа ВС.Два главных аспекта, которые участвуют в расчете чувствительности –операционные показатели и размер ВС. Наименьшее по размеру судно с последними технологиями позволяет более эффективное использование, потому что,даже при снижающимся уровне коммерческой загрузки, денежные потоки остаются положительными.
Высокий уровень переменных затрат в устаревшем оборудовании требует большего уровня загрузки. Во время снижения уровня трафика авиапассажиров, очевидно, что заполнение узкофюзеляжного судна намноголегче нежели широкофюзеляжные единицы. По данным компании Boeing, доляширокофюзеляжных ВС с количеством место более 200 составляет 25% от общего числа мирового флота. Данные факты приводят к тому, что стоимость широкофюзеляжных ВС снижается быстрее нежели узкофюзеляжных, так как последние легко переаллокировать. Нужно отметить, что, так как рост трафикапроисходит быстрее увеличения числа пассажиромест, даже устаревшие широкофюзеляжные ВС могут летать с определенной долей эффективности.
Увеличение дефицита на большие ВС приводит к твердому увеличению цен в сравнениис судами малых объемов. Современные технологии и более укомплектованныеВС приводят к меньшей волатильности стоимости. Учитывая все вышесказан-96ное, измерение фактора чувствительности применяется в зависимости от типаВС.
Так как с ростом горизонта планирования увеличивается показатель неопределенности, экспоненциальная поправка сокращает поправку с течением времени.Предложенная модель не учитывает маркетинговых охватов рынка той илииной модели ВС на рынке. Показатели судна, которые имеют значение толькодля ряда перевозчиков, приводят в итоге более низкой стоимости, нежели базовая стоимость.Ниже представлена формула по расчету рыночной стоимости ВС в прогнозном периоде, исходя из базовой стоимости:Прогнозная рыночная стоимость ВС = СБС х (1-α) х (1 + β х С)(7)где: СБС – скорректированная на инфляцию базовая стоимость;α - скидка на охват типов ВС рынка;β – чувствительность к циклам;С – показатель относительной амплитуда цикличности.Показатель α применяется в том случае, если на рынке представлено всегонесколько единиц данного типа ВС, что приводит к низкому охвату рынка и влиянию рынка производителя на цены.
Фактор β показывает то, насколько уровеньцен ВС зависит от циклов, исходя из ретроспективы. Рассуждения, приведенныевыше, указывают, что данный показатель зависит от вместимости судна и показателя операционной эффективности. Меньшие по объему ВС с применением современных технологий приводят к более низкой волатильности (стандартное отклонение 10-15% на основе анализа статистики исторических цен на ВС).Широкофюзеляжные ВС показывают высокое стандартное отклонение близкое к50%.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
