Фундаментальные характеристики бета-коэффициента и учетные показатели в моделировании доходности

В аналитической практике для закрытых компаний, а также для бизнес-подразделений диверсифицированных компаний вместо фондового (регрессионного) метода оценки бета-коэффициента получили популярность следующие методы:

• 1) фундаментальных параметров (иначе называемый «метод восходящего бета», включая и его модификацию — метод аналога (pureplay approach) Р. Фуллера и Г. Керра.
• 2) бухгалтерского бета, или учетный метод Хилла — Стоуна (1980).

Основные различия трех указанных методов показаны на рис. 18.1.

Метод фундаментальных параметров предполагает построение регрессионных зависимостей бета-коэффициента и отдельных фундаментальных характеристик деятельности компании, фиксирующихся в стандартной отчетности. Исходной информацией для анализа являются отчетные финансовые данные — отчет о прибыли и баланс. Статистический анализ показывает, что компании с высоким дивидендным выходом характеризуются низким значением бега-коэффициента. Этот факт вполне объясним, ведь высокие дивиденды характерны для стабильных компаний, имеющих высокую репутацию и устойчивое положение на рынке. Естественно предположить, что высокая волатильность прибыли характеризует компании с высоким значением бета-коэффициента. Серия исследований выявила зависимость между бета-коэффициентом и рядом фундаментальных показателей. А. Дамодаран демонстрирует зависимость по пяти ключевым переменным: дивидендной доходности, коэффициенту вариации CV (или стандартное отклонение)^[1] операционной прибыли, размеру компании, финансовому рычагу, определяемому как D/S, и темпу роста прибыли:

Объяснительная способность построенной регрессии вполне приемлема для практического использования.

Рис. 18.1. Конструирование бета-коэффициента по фундаментальным характеристикам влияния.

Пример 1

Для малой нефтяной компании США бета-коэффициент по методу фундаментальной регрессионной зависимости будет оценен следующим образом:

¦ СУ-3,2;

¦ дивидендная доходность — 4% (коэффициент в уравнении равен 0,04);

¦ соотношение между заемным и собственным капиталом — 0,1;

¦ прогноз роста добычи нефти и прибыли — 3% в год;

¦ активы по балансовой оценке — 10 млн долл.

Метод аналогов является развитием приема отраслевого бета-коэффициента для ситуации существования явных аналогов на рынке с высокой достоверностью расчета бета-коэффициента регрессионным методом. При этом отраслевые бета-коэффициенты могут быть неприменимы из-за диверсифицированности бизнеса анализируемой компании.

Метод аналога Фуллера — Керра предполагает следующий алгоритм: подбирается компания, акции которой торгуются на бирже и которая функционирует в том же направлении бизнеса или в тех же пропорциях включает различные бизнес-единицы, что и анализируемая компания (подразделение или проект). По компании-аналогу бета-коэффициент рассчитывается регрессионным методом с возможными корректировками. При наличии нескольких аналогичных фирм используется медианное или средневзвешенное значение бета с учетом объема деятельности или величины активов.

Так как базовыми детерминантами бета-коэффициента являются структура издержек (операционный рычаг) и структура капитала (финансовый рычаг), то при наличии расхождений с аналогом по этим параметрам предложены различные корректировки. Например, может быть применен следующий алгоритм.

• 1. Нивелировать финансовый риск по компании-аналогу (операция «очищения»). Формула Хамады позволяет провести эту корректировку и перейти от рычагового бета () к безрычаговому (unlevered beta). Для корректной корректировки следует учитывать также бета по заемному капиталу ().
• 2. 11ивелировать эффект операционного рычага по аналогу, уже очищенному от финансового риска, и получить «фундаментальный бета». Эффект учитывается по соотношению постоянных (FC) и переменных (VC) издержек.
• 3. Ввести нагрузки по операционному и финансовому риску для анализируемой компании на «фундаментальный бета»:
  • а) нагрузка на операционный риск:

б) нагрузка на финансовый риск: или

В литературе полученное значение бета-коэффициента из отраслевой базы или из значений бета-коэффициента по компаниям-аналогам получило название «восходящий бета». Учитываемые характеристики и алгоритм применения метода восходящего бета показаны на рис. 18.2.

Рис. 18.2. Фундаментальные характеристики рыночного риска компании и метод восходящего бета.

На практике часто используется упрощенная поправка к безрычаговому бета для отражения финансового риска:

Здесь следует оговорить требования к компаниям-аналогам в одной отрасли, предъявляемые в финансовом анализе. Таблица 18.4 позволяет корректно подойти к отбору.

Заметим, что в рамках одной отрасли компании могут существенно различаться по стадии жизненного цикла, качеству управления, степени диверсификации продукции, географической диверсификации. Метод аналогов позволяет эти нюансы отразить.

Таблица 18.4

Выбор компании-аналога для расчета меры систематического риска

Пример 2

Попытаемся оценить бета-коэффициент частной фирмы, которая поставляет диагностическое оборудование для нефтегазовых компаний России. Предполагается, что владельцы капитала компании являются диверсифицированными инвесторами. Фирма работает на финансовом рычаге, равном 0,1 (балансовое значение DIS), эффективная ставка налога на прибыль рассчитывается по налоговым платежам по ставке 24%. Бета-коэффициенты торгуемых фирм США, занимающихся поставкой аналогичного оборудования, следующие.

Предполагается, что по величине активов и структуре издержек рассматриваемые фирмы идентичны.

Безрычаговое значение бета-коэффициента фирм-аналогов = 1,22 / (1+ 0,6? ? 0,2)= 1,09.

Бета-коэффициент закрытой российской фирмы = 1,15 • (1,09 (1 + 0,76? ? 0,3) =1,15.

Вводя поправку на страновой риск методом относительной волатильности (1,75), получаем следующую оценку требуемой доходности:

А = 5% + (3% как премия за страновой риск) + 1,15 • 1,75 • (5,5% как премия за рыночный риск) + (4% как премия за размер компании) = 23% в долларовом исчислении.

Формула Хамады предполагает возможность работы компании на безрисковом заемном капитале. Такое предположение существенно завышает риск и требуемую доходность по собственному капиталу. Более корректное влияние финансового рычага на бета-коэффициент дает модель Конина (1980). Формула безрычагового, или «очищенного», бета (?0) по модели Конина.

• [1] Standard variation = SV = Standard Deviation = SD = Стандартное отклонение.