Исследование взаимосвязи экономической прибыли и рыночной стоимости компаний на развивающихся рынках капитала на примере телекоммуникационной отрасли

В сквозных исследованиях конкретных отраслей авторы используют разноообразгные спецификации моделей и включают дополнительные переменные, чтобы улучшить объясняющие свойств моделей. Так, например, С. Лянг и М. Яо используют переменные интеллектуального капитала при тестировании компаний 1Т-сектора [Liang, Yao, 2005].

В соавторстве с М. Слободиной мы исследовали экономическую прибыль телекоммуникационных компаний стран с развивающимися рынками капитала (emerging markets), таких как: группа БРИК, а так же страны Центральной и Восточной Европы [Ивашковская, Слободина, 2009]. Страны группы БРИК — это наиболее интересный объект наблюдений из-за темпов их роста среди остальных стран с развивающимся рынком капитала. Высокая динамика предполагает, что компании данных стран раньше остальных внедряют новые концепции и технологии, используемые развитым рынком. Кроме того, интерес со стороны западных инвесторов стимулирует повышение качества раскрытия финансовой информации о компаниях. По численности населения и емкости рынка эти страны также являются лидерами. Это является положительным фактором для телекоммуникационных компаний, так как результаты их деятельности напрямую зависят от величины абонентской базы. Выбор данной отрасли объясняется несколькими причинами. Во-первых, телекоммуникации по индексу популярности у инвесторов занимает первое место, опережая даже компании нефтегазовой отрасли, так как являются одной из самых быстроразвивающихся отраслей экономики. Поэтому информация о стоимости компании, а также методика повышения данного показателя являются наиболее ценной информацией как для собственников, так и для менеджмента компании. Во-вторых, в данной отрасли наблюдается высокий уровень конкуренции и заинтересованность в повышении эффективности деятельности. Наконец, управление компаниями этой отрасли наиболее приближено к западным аналогам, так как используется похожая политика продвижения и почти одновременно с западными компаниями внедряются новые технологии.

Из всех телекоммуникационных компаний в странах БРИК, Центральной и Восточной Европы выбирались только те, которые соответствовали определенным критериям. Это должны были быть:

  • 1) публичные компании, опубликовавшие свою финансовую отчетность за период с 2002 по 2007 г. в формате US GAAP или IFRS;
  • 2) компании, предоставлявшие услуги мобильной и фиксированной связи (компании, занимавшиеся производством телекоммуникационного оборудования, в выборку не включались);
  • 3) компании, как минимум 30% выручки которых приносили телекоммуникационные услуги.

Для поиска информации о компаниях использовались база EMEI, целью которой является публикация информации о компаниях, работающих на развивающихся рынках, и Factiva, публикующая информацию о деятельности компании за длительный период времени, текущие финансовые и нефинансовые показатели, данные о совете директоров. В результате данного отбора в выборку была включена 41 компания. Они располагались в Бразилии (6 компаний), Индии (9), Китае (7), России (12), в Восточной Европе — в Болгарии (2), на Украине (1); в Центральной Европе — в Чехии (1), Словении (1), Венгрии (2). Дескриптивная статистика по выборке представлена в приложении А6. Чтобы учесть размер компании, такие величины, как рыночная капитализация и экономическая прибыль были нормированы на совокупную балансовую стоимость активов.

Модель исследования направлена на выявление зависимости капитализации компании от результатов ее деятельности, выраженных в форме таких традиционных бухгалтерских показателей, как ROA, ROE и в форме экономической прибыли. Модель построена на основе однофакторных и многофакторных регрессий. Зависимость капитализации от экономической прибыли исследована с помощью простой модели экономической прибыли (RI) и модели экономической добавленной стоимости (EVAadi). По-следнии показатель учитывает стратегический подход к анализу капитала, рассмотренный в главе 4. Использование независимой переменной ЕУА“^ направлено на то, чтобы определить, позволит ли добавление поправок к данным финансовой отчетности улучшить качество исследовательской модели и результатов. Базовая спецификация модели представлена уравнением 6-17:

(6-17)

где MVEit — капитализация собственного капитала г-й компании (market value of equity) в год t; ВУАц — балансовая стоимость совокупных активов 1-й компании (book value of assets) на конец года t; Хц — это показатель результата деятельности г-й компании за год t, рассмотренный поочередно через бухгалтерские показатели доходности и экономической прибыли; Ьо — свободный член; Ь — коэффициент при независимой переменной; ец — случайная ошибка.

Учитывая целесообразность отражения в модели ожиданий инвесторов, сформированных на основе информации об экономической прибыли, в дополнительных спецификациях модели в качестве независимой переменной выступает лаговая переменная экономической прибыли

ВУАИ_,

Тогда модель строится, как показано в уравнении 6-18:

МУЕ,

На ожидания инвесторов оказывают влияние не только результаты деятельности компании за прошлый год, но также текущие новости и информация о результативности ее работы. Для тестирования влияния текущих и прошлых экономических прибылей, модель была модифицирована следующим образом:

МУЕи

ВУАИ

+ ЬХ

ВУА:

И

ВУА,:

+ ?к.

(6-19)

и-1

Тестируемые гипотезы и спецификации модели исследования подробно изложены в приложении А6. Экономическая добавленная стоимость с учетом стратегического подхода к капиталу, рассмотренного в главе 4, рассчитывалась, как показано в уравнении 6-20:

ЕУА-?] = МОРАТ-^ - VACCjf х Сар1пу^], (6-20)

где АЮРАТ^— прибыль от основной деятельности, скорректированная с учетом капитализации части расходов; СарВгу^ — инвестированный капитал г-й компании в год t с учетом поправок; VACCit — средневзвешенная ставка затрат на капитал г-й компании в год Г.

Как видно из уравнении 6-21, для определения показателя МОР АТ-'^ по компаниям выборки были внесены поправки, выбранные с учетом особенностей телекоммуникационной отрасли. При анализе финансовой отчетности компаний было выявлено несколько фактов. Во-первых, большинство компаний из выборки не амортизируют репутацию, а в момент переоценки активов списывают определенную долю этого актива. Поэтому поправки, связанные с возвратом суммы начисленной по активу «репутация» амортизации, не нужны. Во-вторых, по остальным нематериальным активам амортизация начислялась, поэтому поправки на амортизацию нематериальных активов учтены. В-третьих, только небольшое число компаний выборки публикуют информацию о расходах на исследования и разработки (К&Э). Кроме того, чаще всего величина данных расходов незначительна, поэтому ее пришлось исключить из расчетов. В-четвертых, в рамках данного исследования было сделано предположение о том, что инвестиционная часть коммерческих расходов и расходов на рекламу составляет 100%, и они капитализируются полностью. Амортизация коммерческих расходов рассчитывалась методом равномерных списаний на основании продолжительное-ти жизненного цикла компании телекоммуникационной отрасли, составляющего в среднем 5 лет.

NOPAT“dj = EBITit х (1 -1) + IDDit + AmIAit + IDTit +

CapSAExit - AmCapSAExit, (6-21)

где IDDjt (increase in doubtful debts) — увеличение резерва по сомнительной задолженности г-й компании за год t; Ат1Ац (amortization of intangible assets) — амортизация нематериальных активов г-й компании за год f; ЮТц (increase in deferred tax) — увеличение отложенных налоговых платежей г-й компании за год t; CapSAExn (capitalized selling and advertising expense) — капитализированные коммерческие расходы и расходы рекламу г-й компании за год t; AmCapSAxn (amortization of capitalized selling and advertising expense) — амортизация капитализированных коммерческих расходов и расходов на рекламу г-й компании за год t; t — ставка налога на прибыль.

Для расчета экономической добавленной стоимости с учетом стратегического подхода инвестированный капитал определен, как показано в уравнении 6-22:

CE-fj = Shares it + Minit + REit + Loans it + AcAmIAjt + DDit +

DTjt+CapSAExit, (6-22)

где Sharesit — балансовая стоимость обыкновенных и привилегированных акций г-й компании по состоянию на конец года t; Мтц (minority interest) — доля миноритариев в собственном капитале г-й компании по состоянию на конец года f; КЕц (retained earnings) — величина нераспределенной прибыли i-й компании по состоянию на конец года t; Ьоатц — балансовая стоимость краткосрочных и долгосрочных кредитов и займов, процентов по ним, обязательств по финансовому лизингу г-й компании по состоянию на конец года t; Ac AmIAit (accumulated amortization of intangible assets) — накопленная амортизация нематериальных активов г-й компании по состоянию на конец года t; CapSAExn (capitalized selling and advertising expense) — капитализированные коммерческие расходы и расходы на рекламу г-й компании за год t; DDjt (doubtful debts) резерв по сомнительной задолженности z-й компании за год t; DTn (deferred tax) — отложенные налоговые обязательства г-й компании за год t.

Ставки средневзвешенных затрат на капитал (WACC) рассчитаны на основе данных о балансовой стоимости заемного и собственного капиталов и методов оценки, рассмотренных в главе 2.

Затраты на заемный капитал (Кц.() определены для i-й компании в год t методом синтетического кредитного рейтинга. Затраты на собственный капитал (Kpjt) для i-й компании в год t рассчитаны на основе гибридной модели методом спреда доходности. Безрисковая ставка доходности для рынка США (Rp) оценивается для каждого года как скорректированная краткосрочная ставка по усредненным месячным данным на историческом интервале в 30 лет, соответствующем средней жизни инвестора (например, 1978—2007 гг.). Показатель равен разнице между текущей доходностью 20-летних казначейских векселей США и спредом, отражающим разницу сроков до погашения (на основе исторической разницы в доходности 20-летних казначейских облигаций и трехмесячных векселей). Премия за рыночный риск США (Rj4 - Rp) рассчитается как историческая разница месячных доходностей индекса S&P500 и трехмесячных казначейских векселей США. Страновая премия за риск (CRP) ежегодно определяется для каждой страны на основе рейтинга страны по шкале Moody’s, представленного на сайте www.damodaran.com. Величина бета для каждой компании из выборки определялась на базе отраслевых бета для компаний, представленных на сайте www.damodaran.com.

Интерпретация финансовых показателей инвесторами может зависеть от типа финансовой отчетности, используемой компанией, а также деловой среды страны, в которой она работает. Поэтому, как показано в уравнении 6-23, рассматривалась дополнительная спецификация модели с фиктивными (дамми) переменными. Подобная модификация применена и к модели с лаговыми независимыми переменными.

= Ь0 + ?>]Х

+ Z^x ROElt +?>зх/)| +

(6-23)

b^xDi + х | + b^x S2 +bjx S3 +b$xS4 + ?;?,

где D,D2 — dummy-переменная типа финансовой отчетности. Для компаний, использующих стандарт отчетности US GAAP, D = 1, для тех, которые используют IFRS или местные стандарты Di = 0, для тех фирм, которые публикуют отчетность в формате IFRS, D2 = 1, для остальных D2 = 0; S - S4 — dummy-переменная страны. Для российских компаний Si = 1, для остальных Si = 0, по такому же принципу определяется значение для остальных dummy-переменных. Для китайских компаний S2 =1, для индийских S3 = 1, для бразильских S4 = 1. Для компаний, работающих в странах Центральной и Восточной Европы, все dummy-переменные равны 0.

Учитывая, что в выборку попали компании, действительно внедрившие экономическую прибыль в свои аналитические и управленческие практики, была использована дополнительная спецификация модели с фиктивной переменной К. Эта переменная введена (уравнение 6-24 ) для тестирования влияния на рыночную стоимость компании, которое может оказывать построение системы управления капиталом компании на основе принципов экономической прибыли. На наш взгляд, внедрение этих подходов в управленческие практики в телекоммуникационных компаниях может вести к более высоким темпам роста стоимости компании, чем у аналогов. Поэтому дополнительная зависимость, которая проверялась в исследовании, состоит в следующем: изменение капитализации компании положительно зависит от изменения величины экономической прибыли, и у компаний, внедривших модель EVA®, капитализация растет более быстрым темпом. С этой целью использовалась дополнительная спецификация модели:

А MVEit BVAit

EVA“dj

+ h X A--b b'y'XK + ?:

  • 1 BVA„ 1 '
  • (6-24)

где К — dummy-переменная внедрения и использования экономической прибыли; К= 1, для компании, внедривших концепцию EVA® и открыто заявивших об этом, для всех остальных фирм выборки К= 0.

Тестирование базовой модели (уравнение 6-17) выявило, что для данной выборки компаний показатели, относящиеся к традиционной системе управления на основе бухгалтерской аналитической модели (ROA, ROE), оказались статистически незначимыми. Оба показателя экономической прибылиRI и EVA — обладают высокой объясняющей способностью (коэффициенты детерминации 77% и 78,7% соответственно). Второй важный результат состоит в том, что наиболее высокой объясняющей силой в описании зависимой переменной — рыночной капитализации собственного капитала — рассмотренных телекоммуникационных компаний стран БРИК, Восточной и Центральной Европы обладает экономическая добавленная стоимость, рассчитанная с учетом стратегического подход а к анализу капитала. Оценка регрессий с лаговой переменной экономической прибыли показало, что такая спецификация модели обладает самой высокой объясняющей способностью. Однако тестирование спецификации модели с фиктивными переменными стран и типа финансовой отчетности выявило, что эти дополнительные независимые переменные оказались не значимы. Наконец, коэффициент при dummy-переменной К, отражающей факт внедрения концепции EVA® компанией, оказался не значим. Данный результат мог быть получен по нескольким причинам. Во-первых, из-за небольшого количества в выборке компаний, открыто заявивших, что они используют эту методику. Во-вторых, среди компаний, для которых К = 0, также могут присутствовать те, что фактически используют экономическую прибыль, но не заявляют об этом в открытых источниках информации. Результаты тестирования всех гипотез исследования представлены в приложении А6.

Таким образом, пример телекоммуникационной отрасли показывает, что использование этого подхода в контроле за созданием стоимости и оценке результатов компании на развивающихся рынках капитала — это действенный инструмент для работы советов директоров, ставящих задачу создания стоимости компании.

 
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ     След >