Инвестиционная оценка. Инструменты и методы оценки любых активов

Во-вторых, бухгалтерская прибыль может подвергаться влиянию внеопе-рационных факторов – таких как изменения в методах начисления износа или учета товарно-материальных запасов – или же влиянию размещения корпоративных расходов по филиалам. Наконец, бухгалтерская прибыль определяется, по большей части, раз в квартал, а часто – даже раз в год. В результате получается, что регрессия построена на небольшом числе наблюдений и обладает незначительной достоверностью (низкие значения R-квадрата, высокие стандартные ошибки).

Рыночные, восходящие и бухгалтерские коэффициенты бета: какой из них использовать? Для большинства фирм, акции которых продаются на открытом рынке, коэффициенты бета могут быть оценены на основе бухгалтерских или рыночных данных либо же на основе восходящего подхода. Поскольку коэффициенты бета почти никогда не будут одинаковыми при использовании указанных подходов, вопрос состоит в том, какой из них нам использовать? Мы бы почти никогда не стали применять бухгалтерские коэффициенты бета по причинам, указанным ниже. Почти с той же неохотой мы используем исторические рыночные коэффициенты бета для отдельных фирм – из-за стандартных ошибок при оценке коэффициента бета, ошибок в местных индексах (для большинства компаний с формирующихся рынков) и неспособности этих регрессий отразить воздействия фундаментальных изменений в комбинации видов деятельности и в финансовом риске фирмы. Похоже, что наилучшими оценками нас снабжают восходящие коэффициенты бета – по трем причинам:

1. Они позволяют рассматривать изменения в комбинации видов деятельности и финансовой комбинации даже до того, как они произошли.

2. В них используются средние коэффициенты бета по значительному числу фирм, они обычно имеют меньший уровень шумов, чем коэффициенты бета отдельных фирм.

3. Они позволяют нам вычислять коэффициенты бета, ориентируясь на сферу бизнеса фирмы, что является полезным в контексте анализа инвестиций и оценки.

Измерение степени подверженности суверенному риску (лямбда). В главе 7

представлены концепция подверженности суверенному риску и понятие «лямбда» как мера подверженности компании суверенному риску. В этом разделе мы бы хотели с интуитивной точки зрения обсудить, какие факторы определяют эту подверженность и как наилучшим образом оценить лямбду. Воздействие на компанию суверенного риска зависит почти от всех аспектов ее деятельности, начиная с того, где расположены ее фабрики и кто ее клиенты, и заканчивая тем, в какой валюте заключаются контракты и насколько успешно фирма справляется с риском валютного обмена. Однако значительная часть этих данных относится к внутренней информации, которая недоступна при проведении оценки фирмы сторонним аналитикам. На практике в таких случаях мы можем оценить лямбду, основываясь на одном из следующих подходов:

• Классификация выручки. Самый простой способ оценки лямбды – это использование доли выручки фирмы, полученной в определенной стране, и сравнение ее с долей выручки средней фирмы в стране.

Таким образом, фирма, которая получает лишь 40 % своей выручки в Индонезии, в то время как средняя индонезийская фирма получает 80 % выручки в своей стране, будет иметь лямбду, равную 0,5 для индонезийского суверенного риска. Тем не менее заметим, что если оставшиеся 60 % фирма получает в Таиланде, то нам следовало бы оценить лямбду для тайского суверенного риска и добавить этот компонент к стоимости привлечения собственного капитала.

• Регрессия и государственные облигации. Второй подход к оценке лямбды связан с выведением регрессий доходности акций для каждой фирмы на формирующемся рынке в сопоставлении с доходностью государственных облигаций, выпущенных данной страной. Например, в Бразилии это предполагало бы составление регрессии доходности по каждой бразильской акции в сопоставлении с доходностью бразильской государственной облигации. Наклон линии регрессии должен измерять, насколько чувствительна акция к изменениям в суверенном риске (поскольку доходы по государственным облигациям являются прямой мерой суверенного риска), и, таким образом, этот наклон обеспечивает измерение лямбды. Например, если предположить, что регрессия доходности акций компании Embraer в сопоставлении с доходностью бразильских суверенных облигаций (C-bond) дает наклон в 0,30, а так как средний наклон для бразильских акций равен 0,75, то лямбда будет равна 0,40 (0,30/0,75).

От коэффициентов бета к стоимости привлечения собственного капитала

Оценив безрисковую ставку и премию за риск (в главе 7), а также коэффициенты бета (в данной главе), мы можем теперь оценить ожидаемую доходность инвестирования в акции любой фирмы. В модели САРМ эту ожидаемую доходность можно записать следующим образом:

Ожидаемая доходность = безрисковая ставка + коэффициент бета × ожидаемая премия за риск,