WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 | 2 || 4 |

В диссертации сделан вывод о том, что при оценке компаний из развивающихся стран с использованием компаний-аналогов с развитого рынка капитала необходимо применять двушаговый метод отбора компаний-аналогов, исходя не только из отраслевой классификации, но из сопоставимости фундаментальных переменных компаний. Проведенный в главе 2 анализ подтвердил необходимость применения корректировок мультипликаторов на страновые факторы, отражающих как страновой риск, так и потенциал роста страны. Предложенная в диссертации модель исследования оценочных мультипликаторов использовалась для оценки адекватности полученных выводов.

В главе 3 «Эмпирический анализ влияния страновых факторов на мультипликаторы и эффективность страновых корректировок» диссертационного исследования проводится оценка значимости влияния выявленных страновых факторов на различия мультипликаторов развивающихся рынков капитала по сравнению с развитым рынком, а также проведена апробация эффективности предложенного алгоритма на примере оценки российских публичных компаний с помощью данных американских компаний-аналогов.

Выборка включает все публичные компании развитого рынка США и развивающихся рынков Бразилии, России, Индии, Китая (страны группы БРИК) за период с 2002-го по 2008 г. Общее количество наблюдений для рынков США и стран БРИК составило 34 348 американских, 662 бразильских, российских, 9774 индийских и 8321 китайских компаний-лет. Для каждой компании были рассчитаны мультипликаторы P/B, P/E и EV/S.

Первоначальный анализ описательной статистики выявил расхождение значений мультипликаторов стран БРИК по сравнению с американским рынком.

Несмотря на то что характеристики распределений мультипликаторов бразильского, индийского и российского рынков схожи между собой по сравнению с американским рынком, наблюдается правостороннее смещение и, как следствие, низкие медианные значения анализируемых мультипликаторов.

Мультипликаторы рынка Китая на фоне других стран БРИК и США существенно выше. За период с 2002-го по 2008 г. мультипликаторы P/B, P/E и EV/S Бразилии, Индии и Росси выросли примерно в 2–4 раза, в то время как мультипликаторы американского рынка демонстрировали незначительные темпы роста.

Диаграммы 2 и 3. Динамика мультипликаторов P/B и P/E американского рынка и рынков стран БРИК в 2002–2008 гг.

P/B P/E 5 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2002 2003 2004 2005 2006 2007 Китай Бразилия Россия Индия США Источник: Расчеты автора по данным «Блумберг».

Рост мультипликаторов данных стран пришелся на период становления их экономик, сокращения странового риска и роста инвестиционной привлекательности. Систематически низкие мультипликаторы Бразилии, Индии и России по сравнению с США наблюдались только в период с 2002-го по 2005–2006 гг.

Анализ распределения фундаментальных переменных мультипликаторов по странам также показал, что компании с развивающихся рынков, имея сопоставимый и более высокий уровень фундаментальных переменных, котируются по мультипликаторам существенно ниже, чем для компаний в США. Данная закономерность также просматривается на отраслевом срезе.

На диаграммах приведены медианные значения мультипликаторов P/B по странам в зависимости от конкретного интервала фундаментальной переменной ожидаемой доходности собственного капитала (eROE).

Диаграммы 4 и 5. Зависимость мультипликатора P/B от eROE для американского рынка и рынков стран БРИК в 2003–2005 и 2006–2008 гг.

2006-P/B P/B 2003-eROE США Россия Бразилия Индия Китай corr=34% corr=29% corr=31% corr=49% corr=46% <5% 5-10% 10%-15% 15%-20% Россия Бразилия Индия 20%-25% 25%-30% >30% Китай США Примечание: corr – коэффициент корреляции.

Источник: Расчеты автора по данным «Блумберг» Анализ подтверждает наличие сильной положительной зависимости мультипликаторов P/B, P/E и EV/S от фундаментальных переменных как для развитого рынка, так и для стран БРИК.

В диссертации представлены результаты регрессионного анализа зависимости мультипликаторов P/B, P/E и EV/S от количественных фундаментальных переменных компаний и качественных переменных отраслевой и страновой принадлежности для стран БРИК по отдельности вместе с рынком США (Россия + США, Бразилия + США и т.д.) за 2002–гг. (96 регрессионных уравнений). Коэффициенты детерминации полученных <5% 15% 20% 25% 30% 10%15%20%25%>30% 5-10% моделей находятся на уровне 40–60% в зависимости от страны и мультипликатора. Отраслевая принадлежность компаний (Dindustry) в большинстве случаев значима на 1–5%-ном уровне. Фундаментальные переменные мультипликаторов являются значимыми на 1%-ном уровне и имеют ожидаемые знаки для всех рассматриваемых мультипликаторов.

Спецификация регрессионной модели и ее основные коэффициенты для конкретного года T по мультипликатору P/E приведены ниже.

T T T T T T T (5) ln(P / E)T = 1 + 2 ln(1+ egNIiT ) + 3 ln(DpayoutiT ) + 4 ln( ) + Dindustry + 13Demerging + i i NI t i i i t= где P/Ei – значение исследуемого мультипликатора компании i;

egNIi – ожидаемый темп прироста чистой прибыли компании i;

Dpayouti – коэффициент дивидендных выплат компании i;

Nii – историческое стандартное отклонение чистой прибыли компании i;

Dindustryi – вектор фиктивных переменных, отвечающих за принадлежность компании к одной из отраслей;

Demergingi – фиктивная переменная, отвечающая за принадлежность компании к развитой или развивающейся стране;

Таблица 1. Основные коэффициенты регрессионных моделей мультипликатора P/E по каждой стране БРИК совместно с рынком США за 2002–2008 гг.

egNI Dстраны RГод Россия Индия Бразилия Китай Россия Индия Бразилия Китай Россия Индия Бразилия Китай 2008 0.40 0.35 0.37 0.22 0.23 -0.22 0.14 0.97 50% 33% 47% 61% 2007 0.41 0.42 0.40 0.27 -0.09 -0.32 -0.08 0.90 50% 44% 49% 65% 2006 0.11 0.12 0.11 0.13 -0.44 0.16 -0.37 0.09 40% 38% 41% 47% 2005 0.34 0.40 0.33 0.28 -0.27 -0.32 -0.77 0.31 40% 43% 40% 45% 2004 0.35 0.36 0.37 0.28 -0.44 -0.70 -0.46 0.75 48% 47% 50% 62% 2003 0.34 0.34 0.35 0.25 -0.49 -0.97 -0.98 0.98 48% 52% 50% 63% 2002 0.32 0.33 0.31 0.30 -0.81 -0.91 -1.07 1.06 29% 35% 30% 55% 2002-2008 0.33 0.34 0.33 0.26 -0.17 -0.40 -0.24 0.72 40% 36% 39% 52% Примечание: выделены переменные, незначимые на 5%-ном уровне.

Источник: Расчеты автора по данным «Блумберг» Анализ коэффициентов при фиктивной переменной страновой принадлежности (Demerging, равный 1 для развивающегося рынка капитала, 0 – для США) подтверждает влияние страновых факторов на систематический разрыв мультипликаторов стран БРИК по сравнению с США. Качественная переменная значима на 1%-ном уровне практически для всех моделей и динамически нестабильна. К примеру, в 2002 г. российские, индийские и бразильские компании котировались по мультипликатору P/E со средним дисконтом в -0,9 пунктов по сравнению с американскими, а в 2008 г. – с премией в 0,1 пунктов (логарифмическая спецификация).

Анализ причин систематического расхождения мультипликаторов стран БРИК по сравнению с США основывался на сопоставлении коэффициентов при переменной страновой принадлежности и дифференциалов факторов странового риска и экономического роста данных стран (см. диаграммы 6 и 7).

Диаграммы 6 и 7. Зависимость коэффициентов фиктивной переменной страновой принадлежности регрессионных уравнений мультипликатора P/E ( iP / E ) от спреда доходности государственных облигаций (YTMspread) и дифференциала прироста реального ВВП (gGDPspread) стран БРИК и США с 2002-го по 2008 г.

emerging emerging 1.1.1.1.0.0.R2 = 60.7% 0.0.0.0.gGDPspread YTMspread 0.0.0% 1% 2% 3% 4% 5% 6% 7% 8% -2% 0% 2% 4% 6% 8% 10% -0.-0.-0.6 -0.-0.-0.R2 = 56.9% -1.2 -1.-1.5 -1.Бразилия Россия Индия Китай Источник: Расчеты автора по данным «Блумберг» Проведенный анализ продемонстрировал значимое влияние странового риска и потенциала роста экономики в объяснении систематического разрыва мультипликаторов стран БРИК по сравнению с США.

Регрессионные модели странового расхождения мультипликаторов P/B, P/E и EV/S приведены в уравнениях 6–8 (в скобках указано стандартное отклонение переменной).

(6) iP / B = - 0.41 ln(YTMSPREAD ) + 0.01 gGDPSPREAD ; R2 = 53%;

i i (0.071) (0.002) (7) iP / E = - 0.54 ln(YTMSPREAD ) + 0.01 gGDPSPREAD ; R2 = 73%;

i i (0.067) (0.002) (8) iEV / S = - 0.61ln(YTMSPREAD ) + 0.01 gGDPSPREAD ; R2 = 64%.

i i (0.079) (0.002) В диссертации сделан вывод о том, что использование мультипликаторов компаний-аналогов с развитых рынков для оценки компаний из стран БРИК приведет к существенной переоценке (либо недооценке) этих компаний (при игнорировании фундаментальных страновых различий), что обуславливает необходимость использования процедур корректировок мультипликаторов на данные факторы. На основе проведенного анализа выявлен рубеж дифференциала экономических переменных, превышение/занижение которого требует использования корректировок на страновые факторы. Превышение спреда безрисковой доходности государственных облигаций развивающихся стран по отношению к США больше чем на 1–2% требует использования дисконта к значениям мультипликаторов. При превышении дифференциала темпов прироста ВВП развивающихся стран по отношению к США больше чем на 6–8% требуется использование премии за потенциал роста.

В диссертации на примере публичных российских компаний оценена эффективность разработанного в главе 2 алгоритма оценки и способов корректировок мультипликаторов на страновые факторы. Анализ распределения ошибок оценки показал, что использование алгоритма отбора компаний-аналогов на основе комбинации сопоставимых фундаментальных переменных и отраслевой принадлежности оцениваемой компании и ее аналогов ведет к более низким значениям ошибок оценки, чем при использовании только отраслевой классификации. Игнорирование корректировок на страновые факторы приводит к существенной переоценке российских компаний. Медиана ошибок оценки составляет (+70%)–(+86%) в зависимости от метода отбора компаний-аналогов и мультипликаторов.

Использование корректировок на страновые факторы существенно уменьшает переоценку российских компаний. Медиана ошибок оценки по методу спреда доходности и методу относительного странового мультипликатора падает до (+11%)–(+30%) и до (–6%)–(+21%) соответственно, в зависимости от метода отбора компаний-аналогов и мультипликаторов. Наилучшие результаты характерны для оценки по мультипликатору EV/S с применением корректировок на страновые факторы методом относительного рыночного мультипликатора (см. табл. 2)..

Таблица 2. Сравнение эффективности корректировок на страновые факторы для EV/S на основе анализа распределения ошибок оценки для 2003–2005 гг.

Фильтр фундаментальной переменной Тип корректировок Арифм. Медиана Абс. медиана RMSE Ст. откл.

Без корректировок 134% 80% 80% 2.6 2.Спред безр. дох. 55% 23% 33% 1.6 1.Относит. стр. мультип. 32% -5% 38% 1.4 1.Фильтр кода отрасли и фундаментальной Тип корректировок Арифм. Медиана Абс. медиана RMSE Ст. откл.

Без корректировок 129% 83% 83% 2.2 1.Спред безр. дох. 52% 20% 33% 1.3 1.Относит. стр. мультип. 30% -6% 36% 1.1 1.Источник: Расчеты автора по данным «Блумберг».

Однако эффективность регрессионного метода корректировок на страновые факторы существенно выше: медиана ошибок оценки составляет около (-10%)–(+8%).

В диссертации сделан вывод о том, что регрессионный метод является более эффективным для корректирования мультипликаторов на страновые факторы при оценке компаний на развивающихся рынках с использованием аналогов из развитых стран. Разработанные поправки к самому алгоритму оценки успешно изолируют межстрановые различия, которые существенно влияют на итоговый результат оценки компании методом рыночных сравнений.

3. ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ РАБОТЫ В диссертационной работе в процессе исследования получены следующие научные результаты:

1. Обоснован и разработан метод отбора компаний-аналогов для оценки компаний с развивающегося рынка капитала, базирующийся на фильтрации сопоставимых фундаментальных переменных на основе выведенной теоретической зависимости мультипликаторов от объясняющих фундаментальных переменных компаний. Данная зависимость, выявленная ранее на данных развитых стран, была эмпирически подтверждена для публичных компаний развивающихся стран из группы БРИК.

2. Обоснована необходимость применения корректировок мультипликаторов компаний-аналогов с развитых рынков капитала на страновые факторы при оценке компаний из развивающихся стран для нейтрализации систематического разрыва в их значениях. Показано, что высокий потенциал роста развивающихся рынков капитала в ряде случаев способен превысить влияние странового риска, что приведет к повышению мультипликаторов данных стран, несмотря на то что их страновой риск будет выше по сравнению с развитыми рынками капитала.

3. Выявлены и оценены основополагающие факторы систематического расхождения значений мультипликаторов компаний с развивающихся и развитых рынков капитала, необъяснимые отраслевой принадлежностью компаний и различием в уровне фундаментальных переменных, но вытекающие из структурных различий данных экономик. Около 50–70% вариаций систематического разрыва мультипликаторов стран БРИК и США объясняется дифференциалом экономических переменных данных стран – страновым риском, выраженным в виде спреда доходности к погашению государственных облигаций, и потенциалом роста, исчисляемого как исторический дифференциал темпа прироста ВВП двух стран.

4. Оценена эффективность предложенных алгоритмов отбора компанийаналогов и корректировок на страновые факторы на примере российских публичных компаний. Наиболее эффективным методом отбора компанийаналогов оказался комбинированный метод отбора, базирующийся на фильтрации сопоставимых фундаментальных переменных и отраслевой принадлежности; наименее эффективным – метод отраслевой принадлежности.

Среди инструментов устранения страновых различий наиболее эффективным является регрессионный метод учета страновых факторов, наименее эффективным – спред доходности безрисковых государственных облигаций.

Результаты эмпирического исследования применительно к российскому рынку показали, что игнорирование страновых факторов выливается в существенную переоценку российских компаний при использовании мультипликаторов американских компаний-аналогов.

Pages:     | 1 | 2 || 4 |






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»