Инвестиционные рычаги максимизации стоимости компании. Практика российских предприятий

Второй, третий и четвертый методы оценки страновой премии за риск на рис. 20 пытаются преодолеть недостаток, связанный с игнорированием инвестирования в собственный капитал. Второй метод задания страновой премии за риск (метод широкого инвестиционного рейтинга) исходит из предоставляемых аналитическими и информационными агентствами численных (балльных) оценок риска по странам, охватывающих большее число анализируемых факторов, чем риск дефолта (по которым строятся кредитные рейтинги). Преимуществом этих оценокявляется их большая оперативность и учет защищенности позиции инвесторов на локальном рынке.

Для глобальных инвесторов, использующих вложения на разных рынках, страновой риск может быть оценен по волатильности локального рынка по отношению к развитому рынку, например США. На таком включении в анализ относительного риска инвестирования строится четвертый метод. Более высокое стандартное отклонение цен акций локального рынка для глобального инвестора должно компенсироваться более высокой страновой доходностью, что и отразит страновая премия за риск. Такой подход предполагает, что чем больше относительная волатильность локального рынка, тем выше премия за средний риск инвестирования на этом рынке.

Четвертый метод задания страновой премии за риск – на базе анализа относительной рискованности локального рынка.

Формула расчета премии за средний риск инвестирования в акции:

Премия за риск на локальном рынке = Премия за риск развитого рынка x Относительная волатильность = Премия за риск развитого рынка x ( фондового рынка локального / фондового рынка США).

Стандартное отклонение фондового рынка США составляет порядка 20 % (оценка в годовом исчислении). loc – стандартное отклонение цен акций в долларовом исчислении на локальном рынке, показывающее риск инвестирования в акции страны. Оценки для развивающихся рынков находятся в диапазоне 30 – 45 %:

Премия за страновой риск = Премия за риск на локальном рынке – – Премия на развитом рынке = (km – kf)_US x ((_loc /_US) – 1).

Данный метод показывает хорошие оценки, но имеет один существенный недостаток, связанный с характеристикой анализируемых фондовых рынков, – игнорирование рыночной ликвидности. При низкой ликвидности фондового рынка стандартное отклонение локального рынка может оказаться заниженным, что приводит к недооценке премии за страновой риск. По сути, метод исходит из сходной ликвидности по локальному рынку и рынку США. Развитием метода может стать введение поправок на ликвидность рынка.

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.

22

Blume M.E. Betas and Their regression Tendencies //Journal of Finance. 1975. – June. – P. 785-796.

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

где _2i и _1i – статистические бета-коэффициенты для последовательных 7-летних периодов. Параметры 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: _adj [23] 0,67 x + 0,33 x 1, где – «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.

23

Даже на развитых рынках при оценке бета-коэффициента регрессионным методом среднее значение R2 варьируется от 0,2 до 0,45. Обычный доверительный интервал для оцененных значений бета-коэффициента находится в диапазоне от 0,6 до 1,4.

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.

Оценка «книги» бета по компании «ЛУКОЙЛ» на базе индекса РТС за период 1998-2002 годы (5– и 30-дневные отрезки наблюдений) дала следующие параметры (табл. 21).

Таблица 21

Расчет бета-коэффициента НК «ЛУКОЙЛ» по локальной САРМ

Для развивающихся рынков выбираемые методы оценки параметров исторического построения бета-коэффициента (по регрессии) должны быть изменены: временной период выбирается более коротким, чем для развитого рынка, увеличивается интервал наблюдений, в качестве индекса используются композитные варианты, учитывающие котировки по нескольким торговым площадкам.