Casual
РЦБ.RU

Использование финансового рычага при расчете стоимости активов

Февраль 2005


    В рыночной экономике фондовый рынок, наверное, главный поставщик финансовой информации для различного рода аналитиков и консультантов. Как известно, существует два основных направления анализа: технический и фундаментальный. Если первый анализ основан непосредственно на той статистике, которую предоставляет сам рынок, то второй пытается учесть как можно большее количество внешних фактов. Несмотря на различный инструментарий, у этих двух ветвей анализа есть точки соприкосновения, и, возможно, самую тесную связь они имеют при определении риска. Величина риска, присущая той или иной компании, - необходимое звено во многих моделях фундаментального анализа, в то же время риск, являясь сложной экономической категорией, затруднителен для расчета. Для таких целей необходима прочная статистическая база с соответствующими инструментами, именно это и может предоставить технический анализ.

    В настоящее время разработано множество методик по определению рисков, присущих различным компаниям, но большинство из них в той или иной мере являются экспертными, а значит, несут в себе существенную долю субъективизма. Если учесть, что значение рисков используется при определении ставки дисконтирования, которая в свою очередь применяется для расчета стоимости целой компании, пакета акций, инвестиционного проекта, то можно представить, что отклонения в определении меры риска в 1% может исказить конечный результат на миллионы условных единиц. Таким образом, наиболее предпочтительными будут методы оценки риска, основанные на реальной статистической информации. В данном случае у аналитика имеется два пути. Первый путь заключается в попытке оценить риск на основе финансовой отчетности, бизнес-планов и другой развернутой экономической информации, однако он очень трудоемкий, требует разработки специальной модели в каждом отдельном случае, что нарушает сопоставимость расчетов, которая очень важна. Другой путь - использование статистической базы фондового рынка и инструментария технического анализа. Именно этот способ наиболее распространен и используется в западной практике.
    В первую очередь речь идет о модели САРМ, которая позволяет рассчитать стоимость собственного капитала. При этом будет использоваться следующая формула:

    R = Rf + b . (Rf - Rm),
    где Rf - безрисковая ставка доходности, экономический смысл которой заключается в том, что деньги, являясь капиталом, а значит, фактором производства, нуждаются в оплате, и именно этот процент - минимально возможная плата за капитал; Rm - доходность рыночного портфеля, который представляет собой максимально диверсифицированный набор рыночных инструментов. Следовательно, Rf - Rm является премией за инвестирование денег на фондовом рынке в максимально диверсифицированный портфель. Это мера систематического, т. е. недиверсифицированного риска; коэффициент b - мера соотношения индивидуального риска конкретной компании с систематическим риском всего рынка.

    Для расчета первого значения обычно используют доходность долгосрочных заемных ценных бумаг правительства США. Такой выбор обусловлен тем, что в настоящее время рынок капитала наиболее открытый и глобальный и инвестиции могут перемещаться практически беспрепятственно. Это обстоятельство ведет к важным последствиям. Так как накопление капитала - длительный процесс, то и рост фондового рынка отдельной страны за счет собственных ресурсов не может происходить быстро, а следовательно, все средне- и краткосрочные колебания, которые в основном и определяют доходность и привлекательность того или иного рынка, будут обусловлены прежде всего вливаниями инвестиций со стороны, скорее всего, иностранных компаний (больше им внезапно взяться неоткуда). Поскольку США - главный инвестор, то ориентиром для всех остальных рынков капитала может стать именно американский фондовый рынок. Особенно это справедливо для развивающихся стран и стран с нестабильным рынком, таких как Россия, где обязательства правительства включают в себя изрядную долю странового риска.
    Второй показатель - доходность абсолютно диверсифицированного рыночного портфеля - рассчитывается на основе данных фондового рынка. В таком случае необходимо использовать значения национального рынка капитала. В расчетное значение будут включены все специфические риски, присущие данной стране.
    Наиболее проблемным звеном расчета, без сомнения, является определение показателя b, так как он рассчитывается исходя из котировок уже конкретной компании. Существует несколько причин, которые препятствуют аналитику, для того чтобы использовать эту модель в конкретном случае, а именно:

  • во-первых, модель САРМ возможна для применения при ряде допущений. Основное из них - гипотеза об эффективности рынка. То есть делается предположение, что на основе поступающей на организованный рынок ценных бумаг информации инвесторы формируют мнение о компании, полностью совпадающее с реальным положением дел. Как можно догадаться, ко многим развивающимся и нестабильным рынкам (в том числе и к российскому фондовому рынку) такая предпосылка не совсем подходит из-за слабой информационной обеспеченности и небольших размеров, что и подтверждается работами множества ученых. В случае если эта предпосылка не работает, коэффициент b не будет отражать реального соотношения риска конкретной компании с риском рыночного портфеля;
  • во-вторых, данный коэффициент можно рассчитать исключительно для тех компаний, акции которых торгуются на организованном рынке ценных бумаг. К сожалению, далеко не все компании представлены на бирже, и еще меньше тех, чьи акции реально торгуются. Таким образом, для большинства компаний данная модель напрямую практически не используется.
        Именно такие особенности делают применение модели в САРМ в чистом виде практически невозможным. Тем не менее значение стоимости капитала просто необходимо для анализа, и аналитики начинают предлагать различные модификации этой модели, для того что бы ее можно было использовать в нашей российской действительности.
        Таким образом, существует несколько вариантов модификации модели САРМ, причем уже на данном этапе к техническому анализу присоединяется фундаментальный в виде фундаментальных поправок.
        Первый вариант модификации модели САРМ заключается в том, что в описанную выше формулу подставляется показатель b, который относится не к конкретному предприятию, а к отрасли в целом (возможно, равный единице, т. е. берется базовое значение рыночного портфеля). Далее делаются последовательные корректировки специфического риска отрасли, региона, предприятия (количество поправок и их детализация зависят от творческой натуры оценщика). Значения этих поправок определяются на основе фундаментального анализа. Из-за сложности перевода значений финансовых индикаторов, уровня открытости, рыночного положения компании и т. д. в единый процентный показатель данные корректировки носят экспертный, сугубо субъективный характер. А значит, в этом случае опять повышается вероятность ошибки, цена которой может иметь неправильное стратегическое решение. Такой способ модификации САРМ можно назвать гибридом классической модели и кумулятивного метода определения ставки дисконтирования.
        Второй вариант, которому, собственно, и посвящен данный материал, является более объективным, так как в нем используются только значения, числовая интерпретация которых не может вызвать затруднения у аналитика. Имеется в виду модель САРМ, рассчитанная с учетом финансового рычага. При этом используется следующая формула:

        R = Rf + bL . (Rf - Rm).

        Следует отметить одно принципиальное отличие: вместо обычного коэффициента b используется коэффициент bL, т. е. levered beta, который определяется по формуле:

        bL = b . (1 + D/E),
        где D - величина долга; Е - активы компании, рассчитанные на основе не бухгалтерских данных, а рыночной стоимости акций компании, т. е. фактически в знаменателе стоит рыночная капитализация компании.

        При данной модификации модели единственным и основным фактором, повышающим риск инвестирования в компанию, является уровень заемных средств корпорации - финансовый рычаг. Причем если в качестве долга принимается бухгалтерская оценка, то в качестве активов - величина капитализации компании, что отвечает целям наиболее точного отображения экономических реалий.
        Действительно, подобное совмещение технического и фундаментального анализов во многом оправданно. Так, величина финансового рычага может свидетельствовать о двух факторах деятельности компании, являющихся в равной степени отрицательными. Во-первых, высокая доля заемных средств может говорить о том, что предприятию не хватает средств для нормального существования. Во-вторых, функционирование за счет заемных средств ставит ее в чрезмерную зависимость от кредитора, что чревато повышением риска недружественного поглощения. Все это повышает риски владения акциями компании и, безусловно, требует учета в модели САРМ.
        Для описания действия данной концепции приведем пример.
        Компания <ААА>, чьи акции торгуются на рынке, имеет следующие характеристики: отношение заемного капитала к рыночной капитализации - 25%, коэффициент бета - 1,4; безрисковая ставка доходности - 4,5%; рыночная премия за риск инвестирования в акции российских корпораций - 13,3%2, соответственно, стоимость заемных средств составляет 14%. Применяя модель САРМ, определим стоимость собственного капитала, которая составляет 27% при учете влияния финансового рычага и 23% без его учета. Средневзвешенная стоимость капитала (WACC)3 в первом случае составила 24,8% а во втором - 21,3%. Таким образом, уже на этой стадии видны последствия применения различных подходов. Предположим, что компания <ААА> резко увеличила свои долги путем привлечения кредитов под новый инвестиционный проект. Доля заемных средств составила 50%. В результате этого искомые показатели претерпели значительные изменения. Стоимость собственного капитала, рассчитанная без учета влияния финансового рычага, осталась неизменной, а средневзвешенная стоимость капитала уменьшилась до 19,5%. В то же время данные показатели, но рассчитанные через levered beta, изменялись: стоимость собственного капитала возросла до 32%, а WACC осталась на уровне 24%.
        Проведенный математический эксперимент продемонстрировал превосходство использования финансового рычага для определения коэффициента b. Это проявилось в том, что стоимость собственного капитала, рассчитанная без учета доли заемных средств, осталась на том же уровне, несмотря на очевидное повышение рискованности ведения бизнеса (50% заемного капитала, а следовательно, значительная зависимость от кредиторов - прямое тому подтверждение). Результатом этой статичности стало заметное снижение средневзвешенной стоимости капитала. В то же время использование levered beta обеспечило релевантное повышение стоимости собственного капитала, что помогло оставить показатель WACC на прежнем уровне.
        На первый взгляд, использование в расчетах финансового рычага позволяет более объективно отразить финансовое состояние компании и его влияние на рискованность ведения бизнеса. Вместе с тем при расчете вышеизложенного примера все показатели, кроме непосредственного отношения величины долга к рыночной капитализации, были статичными. Однако, как уже отмечалось, базовой концепцией, лежащей в основе использования модели САРМ, является предположение об эффективности фондового рынка, т. е. моментальной его реакции на новую информацию. Это означает, что в реальности из-за резкого роста доли заемных средств на рынке могла произойти переоценка рискованности такого рода вложений. Это отразилось бы на коэффициенте b, а через него и на оценке стоимости собственного капитала. Одновременно с этим банки - кредиторы компании, обратившие внимание на столь резкий рост доли заемных средств, могли повысить стоимость привлечения кредитов, что отразилось бы на средневзвешенной стоимости капитала. Таким образом, методика расчета без учета влияния финансового рычага вполне могла дать адекватный результат, в то же время использование levered beta при описанных выше обстоятельствах ведет к тому, что один и тот же фактор, а именно изменение структуры капитала, будет учтен дважды. Это обстоятельство налагает определенные ограничения на использование данной концепции. Для более четкой формулировки этих ограничений перейдем от абстрактных примеров к реальным.
        Для примера используем две компании - флагман российского бизнеса - ЛУКОЙЛ и Сургутнефтегаз. Прежде всего определим для них коэффициенты b. Для наглядности используем графический метод, результаты применения которого приведены на рис. 1 и 2.


        Таким образом, показатель b для ЛУКОЙЛа равен 1,0067, для Сургутнефтегаза - 1,3072. Далее определим долю заемных средств в структуре капитала обоих компаний (рис. 3 и 4).

        Величина заемных средств ЛУКОЙЛа и Сургутнефтегаза составляет соответственно 10,7 млрд и 0,682 млрд долл. Рассчитанная на определенные даты капитализация ЛУКОЙЛа составляет 26,481 млрд долл., Сургутнефтегаза - 26,647 млрд долл., из чего следует, что отношение величины долга компаний будет 40 и 2% соответственно.
        Итоги расчетов представлены в таблице.

    РАСЧЕТ СТАВКИ ДИСКОНТИРОВАНИЯ
    Компания Стоимость собственного капитала, % Средневзвешенная стоимость капитала, %
    без учета финансового рычага с учетом финансового рычага без учета финансового рычага с учетом финансового рычага
    ОАО "ЛУКОЙЛ" 17 23 15 19
    ОАО "Сургутнефтегаз" 21 22 21 21

        Как видно из полученных результатов, использование в расчетах финансового рычага практически не сказалось на показателях Сургутнефтегаза, в то же время использование levered beta относительно ЛУКОЙЛа практически приравняло его по рискованности вложений к Сургутнефтегазу. Этот факт свидетельствует о том, что в данном примере учет влияния финансового рычага привел к двойному учету одних и тех же факторов.
        При анализе деятельности данных компаний и информационного фона вокруг них, напрашивается вывод о том, что по отношению к ним фондовый рынок можно назвать эффективным: разница в рискованности вложений, которая отражается в разнице коэффициентов b, воспроизводит реальную ситуацию. Во-первых, на мнение инвестора больше влияют судебные конфликты с миноритариями по поводу якобы казначейских акций и низкие выплаты дивидендов по обыкновенным акциям среди нефтяных компаний, чем наличие в структуре капитала заемных средств. Во-вторых, доля имеющихся у ЛУКОЙЛа заемных средств не является критичной, а, напротив, вполне обычна для корпорации подобного размера и незначительно увеличивает рискованность вложений, тем более что для ЛУКОЙЛа открыты не только российские, но и западные рынки капитала. Таким образом, в данном случае применение levered beta дает неадекватный результат.
        Исходя из описанного выше примера, можно сделать следующие выводы об ограничениях, которые существуют в использовании финансового рычага для расчета стоимости капитала компании:

  • во-первых, ограничения присущи тем компаниям, относительно которых есть уверенность в достоверности сформировавшегося о них мнения на фондовом рынке;
  • во-вторых, наличие значительного объема заемных средств не всегда является фактором риска. В данном вопросе следует учитывать специфику конкретной отрасли, а иногда и конкретного предприятия.

    • Рейтинг
    • 5
    Оставить комментарий
    Добавить комментарий анонимно, введите имя:

    Введите код с картинки:
    Добавить комментарий как авторизованный посетитель: Войти в систему

    Содержание (развернуть содержание)
    Факты и комментарии
    Прогноз развития российского фондового рынка в 2005 г.
    Управляя стабильностью
    Федеральный инвестиционный форум
    ОФБУ И ПИФы: есть ли разница?
    Использование долей ОФБУ в качестве обеспечения кредита
    Использование финансового рычага при расчете стоимости активов
    "...Это серьезный урок для всех украинских банков"
    Структурная форма финансирования в Казахстане: реформа законодательства и практика применения
    Новое отраслевое решение CRM для финансовых компаний
    Chk-метод прогнозирования фондового рынка в условиях неопределенности (на примере акций российской компании SNGS)
    События
    Обращение президента ГИФА к инвестиционным и финансовым аналитикам
    Форум инвестиционных и финансовых аналитиков
    Методы анализа акций (По материалам Форума инвестиционных и финансовых аналитиков)
    Структурные продукты
    Корпоративное управление: правила цивилизованной игры на инвестиционном рынке (По материалам Форума инвестиционных и финансовых аналитиков)
    Согласованные модели кредитных рисков с рынком облигаций (По материалам Форума инвестиционных и финансовых аналитиков)
    Краткая информация о программе международной сертификации ACIIA в России
    Международная сертификация инвестиционных аналитиков ACIIA
    Перечень статей, опубликованных в журнале "Рынок ценных бумаг" в 2004 г. (№ 1-24)
    Приветственное слово
    Обзор Первой (учредительной) конференции Ассоциации центральных депозитариев Евразии
    Создание Центрального депозитария в России - это возможно?
    НДЦ: технологии и развитие
    Материал Группы 30-ти (Международный теоретический опыт создания эффективной модели расчетов и клиринга на рынке ценных бумаг)
    Итоги деятельности НДЦ за 2004 г.

    • Статьи в открытом доступе
    • Статьи доступны на платной основе
    Актуальные темы    
     Сергей Хестанов
    Девальвация — горькое лекарство
    Оптимальный курс национальной валюты четко связан со структурой экономики и приоритетами денежно-кредитной политики. Для нынешней российской экономики наиболее логичным (и реалистичным) решением бюджетных проблем является девальвация рубля.
    Александр Баранов
    Управление рисками НПФов с учетом новых требований Банка России
    В III кв. 2016 г. вступили в силу новые требования Банка России по организации системы управления рисками негосударственных пенсионных фондов.
    Варвара Артюшенко
    Вместе мы — сила
    Закон синергии гласит: «Целое больше, нежели сумма отдельных частей».
    Сергей Майоров
    Применение blockchain для развития биржевых технологий и сервисов
    Распространение технологий blockchain и распределенного реестра за первоначальные пределы рынка криптовалют — одна из наиболее дискутируемых тем в современной финансовой индустрии.
    Все публикации →
    • Rambler's Top100