Чтение онлайн

на главную - закладки

Жанры

Финансовый менеджмент – это просто: Базовый курс для руководителей и начинающих специалистов
Шрифт:

Как вычислить беты базовых компаний на основе выданных данных (см. файлы на www.gerasim.biz)? Как уже говорилось, это можно сделать с помощью анализа поведения акций этих компаний в сравнении с поведением фондового рынка в целом (в качестве рынка мы используем средневзвешенное значение основных американских биржевых индексов S&P500 и NASDAQ). Кроме того, важен и срок, за который вычисляется бета. Не имеет смысла вычислять бету компании за срок, больший чем последние 3-5 лет. За это время бизнес и рискованность компании могли сильно измениться. Поэтому в данном примере беты для всех компаний мы будем считать за пятилетний период (1992–1996).

Для этого надо будет построить небольшую модель, показывающую изменения в процентах курсов акций и значений индекса на периодической основе (в нашем случае помесячно: см. файл на www.gerasim.biz), в

которой надо будет вычислить коэффициент линии тренда. Это можно сделать с помощью надстройки Excel, которая называется «пакет анализа» (входит в стандартную поставку программы). Внутри пакета анализа выбираем «Регрессия». Далее в качестве данных по оси Х выбираем данные индекса, по оси Y – данные по изменению курса акций компании. Если вы все сделали правильно, то, например, по Charles Schwab вы получите следующие значения.

В данном случае коэффициент переменной Х1 – это и есть бета Charles Schwab (не будем обсуждать другие показатели – это удел учебника по статистике). Аналогичным образом калькулируются и беты для Quick & Reilly (=2,2) и Waterhouse Investor Services (=3,2). Обратите внимание, что значения беты этих компаний различаются (особенно Waterhouse). Почему? Все дело, как мы уже рассматривали, в разнице в соотношении собственного и заемного капитала этих компаний. Нам нужно убрать его эффект и получить «чистую» бету каждой компании, то есть бету, как если бы компания на 100 % финансировалась только за счет собственного капитала. Для Waterhouse отношение долговых обязательств к рыночной стоимости акций компании (обратите внимание, именно к рыночной, а не «бухгалтерской» стоимости, – при вычислении ставки дисконтирования используйте только рыночную стоимость собственного капитала) составляет 0,38. Текущая фактическая бета составляет 3,2. Соответственно «чистая» бета Waterhouse Investor Services составит:

Повторив упражнение для остальных базовых компаний, сведем данные в таблицу:

Вот мы и получили бету Ameritrade. В нашем случае ее значение составит 2,1. Поскольку в 1997 году у Ameritrade не было банковской задолженности (вся ее задолженность – это краткосрочная торговая задолженность перед клиентами, то есть компонент оборотного капитала), то учитывать эффект левериджа в бете Ameritrade не нужно. Интересно, что по факту бета компании в 1997–2000 годах составила 2,3. Учитывая, что леверидж компании в этот период немного повысился, мы с вами очень близки к истине!

Кроме того, хотел бы обратить ваше внимание на важность правильного подбора базовых компаний. Обратите внимание, что чистые беты базовых компаний были очень сходны. А каковы чистые беты компаний, работающих в области традиционных инвестиционных услуг? Проделав примерно ту же работу, что и для базовых, мы можем получить эти данные:

Как вы видите, оценка риска компаний, оказывающих инвестиционные услуги, которую им дают инвесторы, значительно ниже, чем оценка инвесторами риска «чистых» брокеров. Мы были бы неправы, если бы для сравнения бет использовали их, и это исказило бы результат. Это важный момент. Если в процессе подбора базовых компаний вы увидели, что их чистые беты существенно различаются, то это повод задуматься о том, правильно ли вы сделали выбор.

Ну вот и стоимость капитала Ameritrade

Имея все необходимые данные, нам будет несложно вычислить стоимость капитала Ameritrade:

Кстати,

обратите внимание на ставку дисконтирования, которую использовали аналитики CSFB. Чтобы получить ставку дисконтирования в 12 %, риск-премия рынка, которую они использовали, должна была быть порядка 2,6 % (формула вычисления была примерно такой же, как и у нас)! Действительно, в тот момент (1997 год) на рынке США начал «набухать» пузырь – инвесторы очень низко оценивали риски компаний, активно работающих с новыми технологиями и Интернетом. В связи с этим реальная риск-премия рынка, требуемая инвесторами, в тот момент действительно могла составлять 2,6 %. Только вот в 2000 году этот пузырь лопнул, что привело к кризису на фондовом рынке и в экономике США в 2001 году.

И всем вам настанет WACC!

В предыдущей главе мы говорили о том, что ставка дисконтирования – это тот минимальный процент, под который акционеры готовы дать деньги компании на проект. Получается, что ставка дисконтирования равна стоимости собственного капитала? Не всегда. Мы с вами забыли про один важный нюанс – возможность использования компанией не только денег акционеров, но и кредитных денег. В ситуации Ameritrade это было неактуально, так как у компании отсутствовал заемный капитал в структуре баланса. Но обычно компании в той или иной мере используют кредитные ресурсы. Поэтому давайте разберем, какое влияние на ставку дисконтирования оказывает использование заемных средств.

Вспомним основную задачу менеджеров: приносить доход акционерам. Только ли им? Не только. В конечном итоге у компании есть много разных заинтересованных в результатах ее работы лиц (по-английски – stakeholders). Это работники, которые работают на компанию и которых она обеспечивает средствами к существованию. Это государство, которое получает от компании налоги и решает за счет компании определенные социальные задачи (та же борьба с безработицей и социальной напряженностью). Но это и кредиторы. Вспомним уравнение бухгалтерского баланса:

АКТИВЫ (Assets) = ЗАЕМНЫЙ КАПИТАЛ (Debt) + СОБСТВЕННЫЙ КАПИТАЛ (Equity).

Мы можем представить источники финансирования активов как большой «пирог» (структура указана как пример):

В этом случае мы понимаем, что в среднем любой проект компании из этого примера на 60 % финансируется за счет средств акционеров и на 40 % – за счет кредитов. Возврат от проекта должен удовлетворить не только акционеров, но и кредиторов компании. Например, мы посчитали беты, риск и т. д. и выяснили, что стоимость собственного капитала должна составлять 20 %. При этом компания может взять кредит под 15 % годовых (обычно возврат на капитал, требуемый кредиторами, ниже требуемого акционерами, так как у кредиторов ниже риски: в случае проблем компании их права требования на имущество компании стоят выше прав акционеров). Какой в этом случае должен быть ожидаемый возврат по проекту? Как посчитать, какова должна быть ставка дисконтирования?

Логика подсказывает, что возврат по проекту, удовлетворяющий и акционеров, и кредиторов, должен быть средневзвешенным между стоимостью собственного и заемного капитала (пропорционально их доле). В нашем случае средневзвешенная стоимость капитала, согласно этой логике, будет составлять: 60 % x 20 % + 40 % x 15 % = 18 %.

Все вроде бы просто? Но мы забыли об одной важной детали. Это налоги. Вспомните, что процентные выплаты кредиторам можно вычитать из налогооблагаемой базы. Давайте рассмотрим пример. Предположим, что наша компания инвестировала в проект 1000 руб., из которых 600 руб. дали акционеры, а 400 руб. – кредиторы. Длительность проекта – один год. В конце года компания получила доход в 18 % на вложенный капитал, то есть денежный поток в размере 1180 руб. после уплаты налогов, но до уплаты процентов по кредиту. Тысяча руб. ушла на выплату основной части инвестиций кредиторам и акционерам. Оставшиеся 180 руб. уходят на проценты кредиторам и дивиденды акционерам. Итак, кредиторам компания заплатит 400 x 15 % = 60 руб. Однако процентные платежи можно вычитать из налогооблагаемой базы. В этом случае (предположим, что ставка налога на прибыль составляет 25 %) компания вернет себе 60 x 25 % = 15 руб. налогов, и акционеры получат 180 – 60 + 15 = 135 руб.

Поделиться:
Популярные книги

Кровь на эполетах

Дроздов Анатолий Федорович
3. Штуцер и тесак
Фантастика:
альтернативная история
7.60
рейтинг книги
Кровь на эполетах

Студиозус 2

Шмаков Алексей Семенович
4. Светлая Тьма
Фантастика:
юмористическое фэнтези
городское фэнтези
аниме
5.00
рейтинг книги
Студиозус 2

Темный Патриарх Светлого Рода

Лисицин Евгений
1. Темный Патриарх Светлого Рода
Фантастика:
юмористическое фэнтези
попаданцы
аниме
5.00
рейтинг книги
Темный Патриарх Светлого Рода

Изгой Проклятого Клана. Том 2

Пламенев Владимир
2. Изгой
Фантастика:
попаданцы
аниме
фэнтези
фантастика: прочее
5.00
рейтинг книги
Изгой Проклятого Клана. Том 2

Приручитель женщин-монстров. Том 6

Дорничев Дмитрий
6. Покемоны? Какие покемоны?
Фантастика:
юмористическое фэнтези
аниме
5.00
рейтинг книги
Приручитель женщин-монстров. Том 6

Бестужев. Служба Государевой Безопасности

Измайлов Сергей
1. Граф Бестужев
Фантастика:
фэнтези
попаданцы
аниме
5.00
рейтинг книги
Бестужев. Служба Государевой Безопасности

На границе империй. Том 10. Часть 2

INDIGO
Вселенная EVE Online
Фантастика:
космическая фантастика
5.00
рейтинг книги
На границе империй. Том 10. Часть 2

70 Рублей

Кожевников Павел
1. 70 Рублей
Фантастика:
фэнтези
боевая фантастика
попаданцы
постапокалипсис
6.00
рейтинг книги
70 Рублей

Ученик. Книга третья

Первухин Андрей Евгеньевич
3. Ученик
Фантастика:
фэнтези
7.64
рейтинг книги
Ученик. Книга третья

Гардемарин Ее Величества. Инкарнация

Уленгов Юрий
1. Гардемарин ее величества
Фантастика:
городское фэнтези
попаданцы
альтернативная история
аниме
фантастика: прочее
5.00
рейтинг книги
Гардемарин Ее Величества. Инкарнация

Метатель

Тарасов Ник
1. Метатель
Фантастика:
боевая фантастика
попаданцы
рпг
фэнтези
фантастика: прочее
постапокалипсис
5.00
рейтинг книги
Метатель

Один на миллион. Трилогия

Земляной Андрей Борисович
Один на миллион
Фантастика:
боевая фантастика
8.95
рейтинг книги
Один на миллион. Трилогия

Завод: назад в СССР

Гуров Валерий Александрович
1. Завод
Фантастика:
попаданцы
альтернативная история
5.00
рейтинг книги
Завод: назад в СССР

Треск штанов

Ланцов Михаил Алексеевич
6. Сын Петра
Фантастика:
попаданцы
альтернативная история
5.00
рейтинг книги
Треск штанов