Совершенствование методов оценки стоимости имущества российских авиакомпаний (1142763), страница 18
Текст из файла (страница 18)
Сравнение волатильности цен следует на типы ВС следует проводить совместно с возрастом ВС. Более старые ВС при падении занятости и повышенныхэксплуатационных затратах подвержены колебаниям цен. Данные по расчету волатильности цен представлены на графике 18 ниже на примере двух типов ВС(показатели рассчитаны по формуле дисперсии в период с 1977 по 2007 гг.).97Источник: Данные автораГрафик 18 - Цикличность колебания цена на типы ВС Б747 (красная линия), Б737800 (синяя линия) отклонения от базовой стоимости, %.Относительная амплитуда цикличности измеряет показатель прогнознойцикличности цены на ВС (определяется и прогнозируется цикличность всегорынка авиаперевозок).
Уровень спроса на куплю-продажу ВС стимулируется ростом трафика пассажирооборота. Рост перевозок влечет к увеличению заказов наВС (росту цен), обратная ситуация при снижении пассажиров/грузов. Таким образом, цикличность цен на ВС напрямую зависят от падения/роста пассажиропотока. При этом сам пассажиропоток напрямую коррелирует с уровнем деловойактивности во всей экономики в соответствии с графиком 19.Источник: URL www.icao.org70Forecasting process [Электронный ресурс] // IСАО, Международная организация гражданской авиации.– 2013. Режим доступа: http://www.icao.int/publications/Pages/ICAO-Journal.aspx?year=2014&lang=en.7098График 19 - Изменения уровня пассажиропотока по годам с 1970-2010 с прогнозом до 2015, %.Анализ показал прямую корреляцию движения цена на ВС с изменениемпассажиропотока по годам (график 18,19). Данная прямая зависимость используется в качестве определения цикличности цен на ВС в предложенной автороммодели.В рамках расчетов фаза цикла измеряется по примеру кривой Жюгляра сполной фазой равной 12 лет (синусоидная кривая).
В нулевом этапе прогнозирования берется начало цикла по восходящей линии. Пример циклов представленниже в соответствии с графиком 20. Важным практическим элементом являетсяопределение текущей позиции на линии в конкретный момент времени. Однимиз способов является определение в ретроспективе пика роста или падения и отсчет к дате оценке.График 20 – Уровни циклов Жюгляра, %.В прогнозном периоде волатильность цены ВС уменьшается, так как с течение времени (С) снижается экспоненционально.Пример расчета:БС = 48 млн долл. США. (12 лет эксплуатации ВС Б747-200)β = 0,4 (40%) Прогнозируемая цикличность (С) – восходящая кривая в серединеПрогнозная рыночная стоимость = 37 (18 лет эксплуатации) х (1+ 0,2 х (40%)) =37 х1,1 = 40,7 млн.
долл. США.Следующие две таблицы показывают медианную ошибку и стандартноеотклонение в рамках прогнозирования каждого типа ВС (по выведенной формуле995). В качестве фактических цен использованы данные сборников Ascend BlueBook - http://www.ascendworldwide.com в историческом периоде. Период прогнозирования начинается с 2001 по 2011 гг. Таблица №11 содержит медианнуюошибку для каждого типа ВС по горизонту прогнозирования. Фактические ценыбрались как средние за каждый период.Отрицательные ошибки указывают, что спланированные стоимости дляопределенного горизонта времени были в среднем ниже фактических.
Следовательно, положительные показатели представляют среднее превышение от фактических значений. Для B747 медианная ошибки составляла -41% для шестимесячного горизонта прогноза. Из Таблицы 10 далее показано, что данная ошибкаявляется нерепрезентативной с учетом стандартного отклонения в размере 35%.Таблица 10 - Средняя ошибки при прогнозировании стоимости ВС (2001-2011 гг.).Горизонт планирования, мес.Средняя ошибка при прогнозировании по периодамB747A300DC10A320Широкофюзеляжные%6B737В 757Узкофюзеляжные0%0%-41%-45%-29%-4%-16%-2%-14%12-43%-45%-27%-3%-15%-3%-14%18-46%-43%-23%-1%-15%-2%-13%24-47%-39%-18%1%-14%-2%-12%30-48%-30%-9%2%-12%0%-11%36-44%-23%0%3%-10%2%-9%42-39%-16%8%2%-9%1%-8%48-34%-8%15%2%-8%1%-8%54-29%-3%20%2%-7%1%-7%60-28%-2%21%1%-9%0%-8%66-28%-1%21%0%-10%-2%-8%72-37%0%20%-1%-13%-4%-7%78-47%-3%17%1%-15%-6%-8%84-59%-5%14%4%-18%-8%-9%90-77%-7%10%5%-19%-10%-10%96-86%-14%6%2%-22%-14%-11%102-96%-23%3%3%-25%-17%-11%108-10%-36%-2%0%-28%-21%-12%114-32%-41%-4%0%-30%-22%-11%Источник: Данные автора0MD830%0%0%0%100В Таблице 11 показано стандартное отклонения ошибки для каждого типаВС.
Стандартное отклонение - средний квадрат корня отклонений от медианногозначения. Для примеров с нормальным распределением 68.27% вариаций включены между стандартным отклонением +-1 по обе стороны от медианного значения71. Стандартное отклонение требуется для понимания инвестором, чтобы понять диапазон данных, так как медиана из двух разнонаправленных ошибокможет давать нулевой результат. В Таблицах 11 и 12 отклонение стоимостей дляB747, A300 и DC 10 (широкофюзеляжных ВС) намного выше, чем для B737,B757, Мэриленд83 и A320 (узкофюзеляжных). Таким образом, сделанная автором диссертации классификация по типам ВС важна и применима для анализа.Таблица 11 - Стандартное отклонение прогнозных стоимостей ВС (2001-2011 гг.).Горизонт планирования, мес.Стандартное отклонениеB747A300DC10A320ШирокофюзеляжныеMD83B757Узкофюзеляжные00%0%0%0%0%0%0%635%51%41%7%17%7%10%1236%51%43%7%17%8%11%1839%53%45%7%17%10%11%2444%54%46%6%17%11%11%3050%51%42%6%16%10%9%3649%46%36%7%12%8%6%4246%40%29%8%12%7%6%4843%31%20%8%10%5%5%5436%20%10%7%5%4%4%6034%18%8%6%4%5%5%6631%16%7%3%3%5%5%7230%14%8%6%3%5%5%7826%15%8%6%4%4%4%849018%10%17%19%8%6%4%3%3%2%3%3%4%5%9613%20%6%0%3%1%3%10220%19%6%0%2%4%3%10819%8%5%0%4%7%0%1140%0%0%0%0%0%0%Источник: Данные автора71B737Spiegel R.
Murray Theory and Problems of Statistics. GB.: McGraw-Hill, 1991. P. 90.101Статистическая достоверность для длинных горизонтов прогноза уменьшается из-за сокращения доступных данных. В результате дальнейший анализвключает только результаты горизонта планирования до 6 лет или 72-месяца.График 21 показывает стандартное отклонение, классифицированную по категориям ВС. Достоверность данных для узкофюзеляжных ВС показывают самуюнизкую среднюю ошибку.20,00%0,00%0102030-20,00%40506070стандартное отклонение +1узкофез.стандартное отклонение -1узкофез.средняя ошибка узкофез.-40,00%-60,00%-80,00%-100,00%стандартное отклонение +1широкофез.стандартное отклонение -1широкофез.средняя ошибка широкофез.Источник: Данные автораГрафик 21 - Достоверность модели APFM по периодам времени (по месяцам).Среднее отклонение прогноза APFM для широкофюзеляжных ВС значительно превышает среднее значение.
Для 12-месячного горизонта прогнозаошибка находится в - 9%, она уменьшена до - 4% для 6-летнего горизонта прогноза. Тенденция улучшения точности также найдена для широкофюзеляжногосамолета. Составляя в среднем отрицательное отклонение 40%- 12-месячногопрогноза ошибка уменьшена до приблизительно отрицательных 30% для 6летнего горизонта прогноза.Точность прогнозирования для узкофюзеляжных ВС при низкой ошибке исреднеквадратичном отклонении в 10% может свидетельствовать о хороших результатах. Широкофюзеляжные ВС показывают высокое стандартное отклонениеи систематическую ошибку близкую к 50% ниже рыночной стоимости.
Из-за более высокой чувствительности широкофюзеляжного самолета к деловому циклу,цены на ВС обладают высокой волатильностью на рынке. В начале 2000-х гг. цена на Б747 долгое время оставались на одном уровне. Однако далее в связи с па-102дением мирового пассажиропотока цены обвалились, что связано с отсутствиемпотребности в данных типах ВС.Необходимо учитывать, что оценщикам требуется некоторое время прежде,чем они получат и проанализируют информацию о фактических сделках, которые могут также включать несколько месяцев переговоров, оценку самолета изавершения юридической работы. Период публикации может составить окологода до момента публикации.Как видно на графике 21, прогнозы отражают точную тенденцию на фактические цены с двухгодичным опережением. Резюмируя проделанный анализ, модель APFM показывает высокую точность прогнозов для узкофюзеляжных ВС.Прогнозы по широкофюзеляжным ВС намного ниже рыночных показателей.Временная задержка публикации сделок могла бы быть объяснением высокихотклонений, так как последовательное стандартное отклонение и анализ указывают на хорошую корреляцию с экономическим циклами.
В приложении А к диссертационной работе указаны иллюстрации по точности прогнозирования вразрезе каждого типа ВС. Ниже на графиках 22-27 представлено сравнение фактических цен по данным Ascend Blue Book и прогнозных значения по моделиAPFM.30млн. долл. СШАМD-83 (1999)2520прогнозные зачения15фактические цены сделок сВС10502000200220042006200820102012Источник: Данные автораГрафик 22 - Сравнение фактических цен на типы ВС с прогнознымизначениями по модели APFM (модель MD-83).103Источник: Данные автораГрафик 23 - Сравнение фактических цен на типы ВС с прогнозными значениямипо модели APFM (модель Б737-300).Источник: Данные автораГрафик 24 - Сравнение фактических цен на типы ВС с прогнозными значениямипо модели APFM (модель А320).104Источник: Данные автораГрафик 25- Сравнение фактических цен на типы ВС с прогнозными значениямипо модели APFM (модель Б757-200).Источник: Данные автораГрафик 26- Сравнение фактических цен на типы ВС с прогнозными значениямипо модели APFM (модель Б747-200).105Источник: Данные автораГрафик 27- Сравнение фактических цен на типы ВС с прогнозными значениямипо модели APFM (модель А300).Требования российского законодательства в области оценочной деятельности предписывают при оценке любого актива, в том числе воздушного судна, использовать три подхода к оценке, поэтому только системный подход позволитрассчитать адекватную величину его рыночной стоимости.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
