НАСКОЛЬКО СОПОСТАВИМЫ КОЭФФИЦИЕНТЫ БЕТА НА РАЗЛИЧНЫХ РЫНКАХ?

Часто при анализе фирм на небольших или формирующихся рынках мы должны оценивать коэффициенты бета, рассматривая фирмы, которые занимаются одним и тем же видом деятельности, но акции которых продаются на других рынках. Именно это мы и делали при оценке коэффициента бета для компании Titan Cement. Насколько это адекватно? Можно ли сравнивать коэффициент бета сталелитейной компании в Соединенных Штатах с коэффициентом бета сталелитейной компании в Индонезии? Мы не видим причин, почему так делать нельзя. Вместе с тем можно возразить, что индонезийская компания характеризуется куда большим риском. Мы согласны с этим, но факт использования аналогичных коэффициентов бета не предполагает нашу веру в идентичность стоимости привлечения собственного капитала у всех сталелитейных компаний. Действительно, если использовать подход, описанный в предыдущей главе, то премия за риск, на основе которой оценивалась стоимость привлечения собственного капитала для индонезийской компании, будет включена в премию за суверенный риск, в то время как стоимость привлечения капитала для американской компании — нет. Таким образом, даже если используемые для двух компаний коэффициенты бета идентичны, стоимость привлечения собственного капитала для индонезийской компании будет значительно выше.

Из данного предположения существует несколько исключений. Вспомните, что одним из ключевых детерминантов коэффициента бета является степень, с которой покупка товара или услуги является дискреционной. Вполне возможно, что продукт или услуга, являющиеся дискреционными (немассового спроса) на одном рынке — что приводит к высоким коэффициентам бета, — могут быть недискреционными (повседневного спроса) на других рынках (это приводит к низким коэффициентам бета). Например, телефонные услуги — это обязательный продукт на большинстве развитых рынков, но они не являются предметом массового спроса на формирующихся рынках. Следовательно, средний коэффициент бета, оцененный через анализ телекоммуникационных фирм на развитых рынках, будет занижать истинный коэффициент бета телекоммуникационных фирм на формирующихся рынках. В отношении последнего коэффициента бета список сопоставимых фирм должен быть ограничен, чтобы включать только телекоммуникационные фирмы на формирующихся рынках.

ИЛЛЮСТРАЦИЯ 8.7. Коэффициент бета фирмы после приобретения: Boeing и McDonnell Douglas

В 1997 г. компания Boeing объявила о приобретении McDonnell Douglas — другой компании, занимающейся авиакосмическим и оборонным бизнесом. В момент приобретения фирмы имели следующие рыночные стоимости и коэффициенты бета:

Компания

Коэффициент

бета

Долг

(млн. долл.)

Собственный капитал (млн. долл.)

Стоимость фирмы (млн. долл.)

Boeing

0,95

3980

32 438

36418

McDonnell Douglas

0,90

2143

12 555

14 698

Отметим, что рыночная стоимость собственного капитала, используемая для двух фирм, отражает рыночную стоимость после объявления о приобретении и представляет цену покупки, оговоренную в отношении акций McDonnell Douglas.

Для оценки воздействия приобретения на коэффициент бета компании Boeing мы сначала изучим воздействие слияния на риск, связанный сданным видом деятельности, объединенной фирмы — путем оценки безрычагового коэффициента бета (без учета долга) каждой из двух компаний и вычисления общего безрычагового коэффициента бета объединенной фирмы.

Безрычаговый коэффициент бета для объединенной фирмы может быть вычислен как средневзвешенная величина двух безрычаговых коэффициентов бета, когда веса основываются на рыночных стоимостях двух фирм:

Приобретение компании McDonnell Douglas было выполнено путем новой эмиссии акций компании Boeing для покрытия стоимости собственного капитала McDonnell Douglas в размере 12 555 млн. долл. Поскольку для финансирования сделки не использовались никакие новые займы, непогашенные долги фирмы после приобретения представляют собой просто-напросто сумму непогашенных долгов двух компаний до приобретения.

Коэффициент «долг/собственный капитал» может быть вычислен следующим образом:

Коэффициент «долг/собственный капитал» в сочетании с новым безрычаговым коэффициентом бета для объединенной фирмы даст новый коэффициент бета:

Бухгалтерские коэффициенты бета. Третий подход основывается на оценке параметров рыночного риска на основе бухгалтерских показателей прибыли, а не на рыночных ценах. Таким образом, изменения прибыли в филиале или фирме на квартальной или годовой основе могут быть отнесены к изменениям прибыли для рынка в те же периоды, которые используются для получения оценки бухгалтерского коэффициента бета, используемого в модели САРМ. Хотя данный подход обладает определенной привлекательностью, в нем таятся три потенциальных подводных камня. Во-первых, бухгалтерская прибыль, как правило, сглаживается по отношению к базовой стоимости компании, поскольку бухгалтеры разносят расходы и доходы на множество периодов. Это приводит к коэффициентам бета, характеризуемым как «смещенные в сторону занижения», особенно в отношении рискованных фирм, или «смещенные в сторону завышения», если дело касается более безопасных фирм. Другими словами, коэффициенты бета, по всей вероятности, будут близки к 1 для всех фирм, использующих бухгалтерские данные.

Во-вторых, бухгалтерская прибыль может подвергаться влиянию внеоперационных факторов — таких как изменения в методах начисления износа или учета товарно-материальных запасов — или же влиянию размещения корпоративных расходов по филиалам. Наконец, бухгалтерская прибыль определяется, по большей части, раз в квартал, а часто — даже раз в год. В результате получается, что регрессия построена на небольшом числе наблюдений и обладает незначительной достоверностью (низкие значения R-квадрата, высокие стандартные ошибки).

ИЛЛЮСТРАЦИЯ 8.8. Оценка бухгалтерских коэффициентов бета: оборонное подразделение компании Boeing, 1995 г.

Работая в течение десятилетий в оборонном бизнесе, компания Boeing имеет достаточную базу данных о его прибыльности. Данные о прибыли представлены в нижеследующей таблице вместе с изменениями в прибыли для компаний из индекса S&P 500 начиная с 1980 г.

Год

S&P 500 (%)

Оборонный бизнес компании Boeing (%)

1980

-2,10

-12,70

1981

-6,70

-35,56

1982

-45,50

27,59

1983

37,70

159,36

1984

41,80

13,11

1985

-11,80

-26,81

1986

7,00

-16,83

1987

41,50

20,24

1988

41,80

18,81

1989

2,60

-29,70

1990

-18,00

-40,00

1991

-47,40

-35,00

1992

64,50

10,00

1993

20,00

-7,00

1994

25,30

11,00

Copyright 2001 Bloomberg LP.

Воспроизводится с разрешения. Все права сохраняются.

Представляя изменения в прибыли оборонного подразделения (Дприбыльо6орона) в виде регрессии по отношению к изменениям в прибыли для индекса S&P Б00 (Дприбыль5&р), получим следующее:

Коэффициент бета для оборонного подразделения, основанный на этой регрессии, составит 0,65.

accbeta.xls — таблица, позволяющая оценивать бухгалтерский коэффициент бета для подразделения или фирмы.

spearn.xls — размещенная в Интернете база данных; содержит данные о ежегодных изменениях прибыли для индекса S&P 500 начиная с I960 г.

Рыночные, восходящие и бухгалтерские коэффициенты бета: какой из них ИСПОЛЬЗОВать? Для большинства фирм, акции которых продаются на открытом рынке, коэффициенты бета могут быть оценены на основе бухгалтерских или рыночных данных либо же на основе восходящего подхода. Поскольку коэффициенты бета почти никогда не будут одинаковыми при использовании указанных подходов, вопрос состоит в том, какой из них нам

использовать? Мы бы почти никогда не стали применять бухгалтерские коэффициенты бета по причинам, указанным ниже. Почти с той же неохотой мы используем исторические рыночные коэффициенты бета для отдельных фирм — из-за стандартных ошибок при оценке коэффициента бета, ошибок в местных индексах (для большинства компаний с формирующихся рынков) и неспособности этих регрессий отразить воздействия фундаментальных изменений в комбинации видов деятельности и в финансовом риске фирмы. Похоже, что наилучшими оценками нас снабжают восходящие коэффициенты бета -— по трем причинам:

  • 1. Они позволяют рассматривать изменения в комбинации видов деятельности и финансовой комбинации даже до того, как они произошли.
  • 2. В них используются средние коэффициенты бета по значительному числу фирм, они обычно имеют меньший уровень шумов, чем коэффициенты бета отдельных фирм.
  • 3. Они позволяют нам вычислять коэффициенты бета, ориентируясь на сферу бизнеса фирмы, что является полезным в контексте анализа инвестиций и оценки.

Измерение степени подверженности суверенному риску (лямбда). В главе 7 представлены концепция подверженности суверенному риску и понятие «лямбда» как мера подверженности компании суверенному риску. В этом разделе мы бы хотели с интуитивной точки зрения обсудить, какие факторы определяют эту подверженность и как наилучшим образом оценить лямбду. Воздействие на компанию суверенного риска зависит почти от всех аспектов ее деятельности, начиная с того, где расположены ее фабрики и кто ее клиенты, и заканчивая тем, в какой валюте заключаются контракты и насколько успешно фирма справляется с риском валютного обмена. Однако значительная часть этих данных относится к внутренней информации, которая недоступна при проведении оценки фирмы сторонним аналитикам. На практике в таких случаях мы можем оценить лямбду, основываясь на одном из следующих подходов:

? Классификация выручки. Самый простой способ оценки лямбды — это использование доли выручки фирмы, полученной в определенной стране, и сравнение ее с долей выручки средней фирмы в стране.

Таким образом, фирма, которая получает лишь 40% своей выручки в Индонезии, в то время как средняя индонезийская фирма получает 80% выручки в своей стране, будет иметь лямбду, равную 0,5 для индонезийского суверенного риска. Тем не менее заметим, что если оставшиеся 60% фирма получает в Таиланде, то нам следовало бы оце-

нить лямбду для тайского суверенного риска и добавить этот компонент к стоимости привлечения собственного капитала.

? Регрессия и государственные облигации. Второй подход к оценке лямбды связан с выведением регрессий доходности акций для каждой фирмы на формирующемся рынке в сопоставлении с доходностью государственных облигаций, выпущенных данной страной. Например, в Бразилии это предполагало бы составление регрессии доходности по каждой бразильской акции в сопоставлении с доходностью бразильской государственной облигации. Наклон линии регрессии должен измерять, насколько чувствительна акция к изменениям в суверенном риске (поскольку доходы по государственным облигациям являются прямой мерой суверенного риска), и, таким образом, этот наклон обеспечивает измерение лямбды. Например, если предположить, что регрессия доходности акций компании Embraer в сопоставлении с доходностью бразильских суверенных облигаций (C-bond) дает наклон в 0,30, а так как средний наклон для бразильских акций равен 0,75, то лямбда будет равна 0,40 (0,30/0,75).

 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   ОРИГИНАЛ     След >