Инвестиционные рычаги максимизации стоимости компании. Практика российских предприятий

Пример 14

Риск инвестирования в акции компаний Венгрии выше, чем инвестирование на рынке США, о чем можно судить по значению годового стандартного отклонения венгерских акций, равного 38 % (что превышает оценку для акций США в 20 %).

Принимая премию за рыночный риск на рынке США в 5,5 % и не делая поправок на низкую ликвидность венгерского рынка, определяем премию за средний риск инвестирования в компании проекты венгерского рынка:

5,5 % х (38/20) = 10,45 %.

Премия за страновой риск Венгрии по методу относительных рисков составит 4,95 %.

Альтернативным вариантом включения страновых факторов риска в анализ проектов и в оценку компании является комбинированный подход. Как показывают исследования аналитиков компании McKinsey&Cо, Inc, приемлемые результаты дает метод отражения в ставке дисконта только систематического риска, при одновременном включении всех элементов специфического риска в денежные потоки. В таком подходе CRP = 0.

3.8. Учет большего/меньшего риска инвестирования относительно среднего на рынке: фондовый, учетный и восходящий бета-коэффициент

Относительный риск инвестирования в модели САРМ определяется бета-коэффициентом. На развитых рынках бета-коэффициент рассчитывается из регрессионной модели (так называемый фондовый метод), связывающей доходность ценной бумаги jс рыночной доходностью (по фондовому индексу) на определенном отрезке времени (например, помесячные наблюдения в течение 3 – 5 лет). Такой подход к оценке бета-коэффициента (по прошлым данным) предполагает сохранение в инвестиционных решениях того же уровня систематического риска. Сторонники такого подхода утверждают, что наразвитых рынках значения бета-коэффициентов относительно стабильны. Данные об исторических (historical) или фондовых бета-коэффициентах публикуются в ряде финансовых справочников и периодических изданиях по результатам расчетов специализированных агентств: Datastream, Bloomberg, Barra, Merrill Lynch, Value Line, Morningstar, S&P и др. Первой в Российской Федерации данные о бета-коэффициенте стала публиковать информационно-консалтинговая фирма «АК&М». Bloomberg раскрывает информацию о методике расчета бета-коэффициента регрессионным методом (например, игнорирование дивидендной доходности) и о проводимых корректировках для отражения будущего риска (алгоритм расчета скорректированного бета-коэффициента).

Поскольку объясняющая возможность САРМ может быть слаба (низкое значение коэффициента детерминации R2 в линейной регрессии=), а также для того, чтобы учесть будущую динамику значения бета-коэффициента, аналитики работают с «книгой бета». В ней наряду с рассчитанными значениями «грубого» или «сырого» бета-коэффициента приведены скорректированные значения (adjusted beta, shrunk beta). Корректировка отражает процесс движения к среднему риску, то есть к бета-коэффициенту, равному единице. Эти корректировки базируются на исследованиях М. Блюма[22], которые показали, что с течением времени бета портфеля приближается к единице, а систематический риск компании приближается к среднерыночному.

Блюм показал, что корректные поправки позволяют точнее спрогнозировать бета-коэффициенты:

где β_2i и β_1i – статистические бета-коэффициенты для последовательных 7-летних периодов. Параметры α и b определяются с помощью регрессионного анализа. Их оценка позволяет записать уравнение прогноза:

Эта методика используется компаниями-лидерами финансовой аналитики Value Line и Merril Lynch, которые профессионально занимаются оценками параметра бета-коэффициента. Компания Bloomberg использует скорректированный бета-коэффициент, который вычисляется следующим образом для всех компаний: β_adj [23] 0,67 x β + 0,33 x 1, где β – «сырое» значение, полученное из регрессионного уравнения (как тангенс угла наклона). Веса 0,67 и 0,33 для различных акций рынка принимаются постоянными. Это может быть объяснено тем фактом, что фирмы по мере своего роста становятся более диверсифицированными в продуктовом портфеле и клиентской базе.

Необходимость учета временного лага, который имеет место в реакции фактического бета-коэффициента на изменения в рыночной доходности, заставила обратиться к еще одному показателю бета-коэффициента – суммовой или лагированный бета-коэффициент (lagged). Исследования показали, что чем меньше размер капитала компании, тем проблема лага ощутимее.