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.

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 внеопе-рационных 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).

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 оценить 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).

От коэффициентов бета к стоимости привлечения собственного капитала

Оценив безрисковую ставку и премию за риск (в главе 7), а также коэффициенты бета (в данной главе), мы можем теперь оценить ожидаемую доходность инвестирования в акции любой фирмы. В модели САРМ эту ожидаемую доходность можно записать следующим образом:

Ожидаемая доходность = безрисковая ставка + коэффициент бета x ожидаемая премия за риск,

где безрисковая ставка является ставкой по долгосрочным правительственным облигациям, коэффициент бета является историческим, фундаментальным или бухгалтерским (см. описание выше), а премия за риск есть либо историческая, либо подразумеваемая премия.

В модели арбитражной оценки и многофакторной модели ожидаемая доходность описывается следующим образом:

где безрисковая ставка – это ставка по долгосрочным правительственным облигациям; ?j – коэффициент бета относительно фактора j, оцененный на основе исторических данных или фундаментальных показателей, а премия за рискj – это премия за риск по отношению к фактору j, оцененная на основе исторических данных.

Ожидаемая доходность от инвестиции в акции фирмы при данном уровне риска имеет серьезные практические последствия как для инвесторов в акции фирмы, так и для ее менеджеров. Что касается инвесторов в акции, то это – ставка, которую они должны получить, чтобы компенсировать принятый ими риск при инвестировании в акции фирмы. Если после анализа инвестиции они придут к выводу, что им не удастся получить более высокий доход, они решат не осуществлять инвестицию. С другой стороны, если они решат, что могут получить более высокий доход, они пойдут на инвестицию. Что касается менеджеров, то доход, требуемый инвесторами для достижения точки безубыточности в их инвестициях в акции, превращается в доход, который необходим менеджерам для удержания этих инвесторов от беспокойства и бунтов. Таким образом, он становится ставкой, которую они должны выплачивать в единицах доходности инвестиции в акции в проекте. Другими словами, эта ставка является стоимостью привлечения собственного капитала фирмы.

ОТ СТОИМОСТИ ПРИВЛЕЧЕНИЯ СОБСТВЕННОГО КАПИТАЛА К СТОИМОСТИ ПРИВЛЕЧЕНИЯ ДОЛГОВОГО КАПИТАЛА

Хотя собственный капитал, без сомнения, является важным и необходимым элементом финансовой комбинации для каждого вида деятельности, это всего лишь один из элементов. Большинство предприятий финансирует некоторые или значительную часть своих операций, используя займы или ценные бумаги, т. е. сочетание собственного капитала и долга. Стоимость привлечения долгового капитала обычно существенно отличается от стоимости привлечения собственного капитала, а стоимость финансирования фирмы должна также отражать и эту стоимость пропорционально степени использования заимствований в финансовой комбинации. На интуитивном уровне понятно, что стоимость привлечения капитала есть средневзвешенная стоимость различных компонентов финансирования (включая долг, собственный капитал и гибридные ценные бумаги), используемые фирмой для обеспечения финансовых нужд. В данном разделе исследуются процесс оценки стоимости финансирования, отличного от собственного капитала, а также веса для вычисления стоимости привлечения долгового капитала.

Вычисление стоимости заимствования

Стоимость заимствования измеряет текущую стоимость, по которой обходится фирме заимствование фондов для финансирования ее проектов. В общем выражении она определяется следующими переменными:

• Безрисковая ставка. Когда безрисковая ставка повышается, стоимость заимствования для фирм также растет.

• Риск дефолта компании (и связанный с ним спред дефолта). При повышении риска дефолта компании стоимость заимствования денег также растет. В главе 7 было рассмотрено, как спред дефолта менялся со временем и каким образом он может варьироваться в зависимости от срока погашения.

СТОИМОСТЬ ПРИВЛЕЧЕНИЯ СОБСТВЕННОГО КАПИТАЛА И ПРЕМИЯ ЗА РАЗМЕР ДЛЯ МАЛЫХ ФИРМ

В главе 6 говорилось о премиях за малую величину фирмы – акции с небольшой рыночной капитализацией приносят более высокий доход, чем акции со значительной рыночной капитализацией при условии равенства коэффициентов бета. Размер и постоянство премии за малую величину фирмы можно рассматривать как свидетельство того, что модель оценки финансовых активов занижает риск небольших компаний, и стоимость привлечения собственного капитала, основанная исключительно на коэффициенте бета в модели САРМ, дает, таким образом, слишком небольшое значение для этих фирм. Некоторые аналитики доказывают, что для небольших фирм необходимо добавлять определенную премию к оцененной стоимости привлечения собственного капитала. Поскольку акции с небольшой капитализацией приносили примерно на 2 % больше, чем акции с высокой капитализацией за последние несколько десятилетий, можно заключить, что это является приемлемой оценкой премии за малую величину фирмы. Для оценки стоимости привлечения собственного капитала для акций с небольшой капитализацией и коэффициентом бета, равным 1,2, например, можно сделать следующее (предполагая, что безрисковая ставка равна 5,1 %, а премия за рыночный риск составляет 4 %):

Стоимость привлечения собственного капитала для акций небольших фирм = безрисковая ставка + коэффициент бета x премия за рыночный риск + премия за малую величину фирмы = 5,1 % + 1,2 x 4 % +2 % = 11,9 %.

Следует сделать два предостережения относительно данного подхода. Во-первых, он открывает дорогу для серии корректировок стоимости привлечения собственного капитала, которые можно произвести, учитывая многочисленные недостатки, перечисленные в главе 6. Например, можно оценить низкую премию «цена/прибыль» (РЕ), низкую премию «цена/балансовая стоимость» и высокую премию за дивиденды, а затем добавить их все к стоимости привлечения собственного капитала. Если нашей целью при оценке является обнаружение ошибок рынка, то, во-первых, было бы неверно исходить из предположения о том, что рынки правы в своих оценках. Во-вторых, более правильный путь для рассмотрения премии за малую величину фирмы – определить причины существования премии и разработать более подходящие показатели риска. Предположим, что более высокий риск акций с небольшой капитализацией проистекает из повышенного операционного рычага этих фирм по отношению к их более крупным конкурентам. Можно откорректировать коэффициенты бета для операционного рычага (как мы это делали применительно к компании Vans Shoes, – см. с. 261–262) и использовать для малых фирм более высокие коэффициенты бета.

• Налоговые преимущества, связанные с долгом. Поскольку проценты не облагаются налогом, стоимость заимствования после уплаты налогов оказывается функцией налоговой ставки. Выигрыш на налогах, вытекающий из необходимости выплаты процентов, делает стоимость заимствования после уплаты налогов ниже, чем стоимость до уплаты налогов. Более того, этот выигрыш повышается с ростом налоговой ставки.

Стоимость заимствования после уплаты налогов = стоимость заимствования до уплаты налогов x (1 – налоговая ставка).

В этом разделе основное внимание будет уделено оптимальной оценке риска дефолта фирмы и конвертированию этого риска в спред дефолта, который можно использовать для сопоставления со стоимостью заимствования.

Оценка риска дефолта и спреда дефолта для фирмы. Самый простой сценарий для оценки стоимости заимствования реализуется, когда фирма выпустила долгосрочные облигации, имеющие широкое хождение на рынке. Рыночная цена облигации в сочетании с ее купоном и сроком погашения может использоваться для определения доходности, которая и является стоимостью заимствования. Например, этот подход работает применительно к фирмам, подобным AT&T, имеющим десятки облигаций в обращении, которые обладают высокой ликвидностью и часто продаются и покупаются.

Многие фирмы имеют в обращении облигации, которые не продаются на регулярной основе. Поскольку обычно эти фирмы являются объектом рейтинговой оценки, мы можем оценить для них стоимость заимствования, используя указанные рейтинги и связанные с ними спреды дефолта. Таким образом, можно ожидать, что компания Boeing с рейтингом АА имеет стоимость заимствования приблизительно на 1,00 % выше, чем ставка по казначейским облигациям США, поскольку этот спред обыгано выплачивают фирмы с рейтингом АА.

Некоторые компании предпочитают не подвергать себя рейтинговой оценке. В эту категорию попадают многие небольшие предприятия и большинство частных фирм. Хотя рейтинговые агентства появляются на многих формирующихся рынках, тем не менее, на некоторых рынках компании не подвергаются рейтинговой оценке риска дефолта. Когда не существует рейтинга, при помощи которого можно было бы оценить стоимость заимствования, есть две альтернативы:

1. Недавняя история заимствования. Многие фирмы, не служащие объектом для рейтинговых оценок, тем не менее, заимствуют средства у банков и других финансовых институтов. Рассматривая большинство последних заимствований, сделанных фирмой, мы можем получить представление о типах спреда дефолта, характеризующих фирму, и использовать этот спред для сопоставления со стоимостью заимствования.

2. Оценить синтетический рейтинг. Можно самим сыграть роль рейтингового агентства и назначить рейтинг фирме, основываясь на ее финансовых мультипликаторах. Этот рейтинг называется «синтетическим рейтингом». Для выполнения этой оценки мы рассматриваем фирмы, обладающие рейтингом, и изучаем финансовые характеристики фирм, относящихся к каждому рейтинговому классу. Для примера в таблице 8.1 перечислен интервал коэффициентов покрытия процентов для небольших фирм-производителей в каждом рейтинговом классе агентства S&P[71].

Рассмотрим теперь небольшую фирму, рейтинга которой не существует, и при этом ее коэффициент процентного покрытия равен 6,15. Исходя из этого коэффициента синтетический рейтинг для фирмы следует предполагать равным A.

Коэффициент процентного покрытия, как правило, меньше для более крупных фирм в любом рейтинге. Эти коэффициенты приведены в таблице 8.2.

Данный подход можно расширить, если учесть составные коэффициенты и качественные характеристики. Если определяется синтетический рейтинг, то его можно использовать для оценки спреда дефолта, который при добавлении к безрисковой ставке дает стоимость заимствования фирмы до уплаты налогов.

Оценка налоговой ставки. При оценке стоимости заимствования после уплаты налогов следует учитывать тот факт, что затраты на выплату процентов не облагаются налогами. Хотя вычисления довольно просты – необходимо умножить стоимость заимствования до уплаты налогов на величину (1 – налоговая ставка), – достаточно сложно дать ответ на вопрос о том, какую налоговую ставку использовать, поскольку существует много вариантов. Например, фирмы часто объявляют эффективную налоговую ставку, оцененную путем деления полагающихся к уплате налогов на налогооблагаемую прибыль. Однако эффективная налоговая ставка обычно весьма отличается от предельной процентной ставки, т. е. ставки, по которой облагается последний доллар прибыли. Поскольку затраты на выплату процента сохраняют ваши налоги на пределе (они вычитаются из последнего доллара вашей прибыли), то корректной налоговой ставкой, которую можно использовать, будет предельная налоговая ставка.

Еще одно предостережение, которое следует держать в уме, – это создание выплатой процентов выигрыша на налогах, но только если фирма получает достаточные доходы для покрытия затрат на уплату процентов. Фирмы, имеющие операционные убытки, не получат выигрыш на налогах из-за затрат на выплату процентов, по крайней мере в год полученного убытка. Стоимость заимствования после уплаты налогов будет равна стоимости заимствования до уплаты налогов в этом году. Если вы ожидаете, что фирма сделает деньги в будущие годы, то вам потребуется откорректировать стоимость заимствования после уплаты налогов для выяснения налогов в этом году.

РАЗВИТИЕ МЕТОДА СИНТЕТИЧЕСКИХ РЕЙТИНГОВ

Основывая рейтинги только на коэффициенте процентного покрытия, мы рискуем упустить информацию, содержащуюся в других финансовых мультипликаторах, которые используются рейтинговыми агентствами. Данный поход можно развить, включая другие коэффициенты. Первым шагом может быть разработка показателя на основе мультипликаторов. Например, коэффициент Z Альтмана, используемый в качестве приблизительной меры риска дефолта, является функцией пяти финансовых мультипликаторов, взвешиваемых для получения коэффициента Z. Используемые мультипликаторы и их относительные веса обычно основываются на эмпирических данных об исторических спредах. Второй шаг – это соотнесение величины мультипликатора с рейтингом облигаций, как это было сделано в таблицах 8.1 и 8.2 с коэффициентами процентного покрытия.