Определения стоимости компании при использовании сравнительного подхода

2.3 Обоснованность проведения коррекции мультипликаторов на специфический страновой риск

Финальным этапом проведения оценки стоимости компании с развивающегося рынка методом мультипликаторов является проведение корректировки, способной учесть страновой риск. Данный подход получил достаточно широкое распространение в мировой практике; так по данным опроса международной компании PwC подавляющее большинство аналитиков (88%) применяют данные корректировки при оценке компаний развивающихся стран Южной Африки. Valuation methodology survey 2012: An African prospective, www.pwc.com (см. приложение 1-б).

Основными компонентами странового риска могут быть: коммерческие риски, включающие в себя суверенный и трансфертный риски, политические риски, заключающиеся в возможной социальной нестабильности или нарушения прав собственности и наиболее важные - макроэкономические риски, такие как инфляционный риск, валютный, риск внезапного изменение уровня налогообложения.

Можно выделить два основных направления существующих академических исследований влияния различных факторов на стоимость компаний, в том числе с развивающихся рынков. Первая группа работ исследует влияние качества корпоративного управления, присущего компаниям различных стран. Качество корпоративного управления может являться своеобразным показателем развития финансово-экономических институтов различных государств, что в свою очередь отображает специфические риски инвестирования в компании этих страны. В своих исследованиях Б. Блек Black, B., The Corporate Governance Behavior and Market Value of Russian Firms, EM Review, 2 2001 и Б.Блек, Л.Рочинский приходят к выводу о существенной роли влияния корпоративного управления российских компаний на размер их мультипликаторов. Среди критериев оценки качества корпоративного управления авторы выделяют Black, B.S., Love, I., Rachinsky, A., Corporate governance and firms' market values: Time series evidence from Russia / Emerging Markets Review, 7 , 2006 риски банкротства, разводнение собственного капитала и прибыли на акцию (EPS dilution), риски несоблюдения конфиденциальности информации и прочие. В последующей работе Б.Блека совместно с Дж.Хасуном и К. Вучаном, гипотеза существенного влияния качества корпоративного управления, в том числе фактора участия иностранных представителей в совете директоров компании, подтверждается Black, B.S., Hasung J., Woochan K. 2006, Does Corporate Governance Affect Firms' Market Values ? Evidence from Korea / Journal of Law, Economics, & Organization, working paper, 2006 для рынка Южной Кореи.

Другое направление исследований заключается в определении значимости влияния отраслевой и страновой принадлежности на стоимость компаний и их мультипликаторов. Исследовав в своей работе почти тысячу компаний из двенадцати европейских стран и использовав в своей модели компоненты страновых, отраслевых и мировых рисков, C. Хестон и К. Рувенхост приходят к выводу, что страновая принадлежность организации по сравнению с отраслевой играет большую объясняющую роль в стоимости акций. Heston S, Rouwenhorst C. Does industrial structure explain the benefits of international diversification? / Journal of Financial Economics, № 36, 1994. Таким образом, по мнению авторов, диверсификация активов между различными странами имеет большую эффективность в сравнении с диверсификацией за счет инвестирования в компании различных отраслей, находящихся на одном рынке.

Данная гипотеза подтверждается и в работе П. Попа и К. Аретза - на стоимость компании в значительной мере влияет экономическая ситуация страны, на территории которой фирма осуществляет свою деятельность, нежели глобальная ситуация в отрасли. Aretz K., Pope P.F. Common Factors in Default Risk Across Countries and Industries. / Meetings Paper / www.papers.ssrn.com , 2007. К. Харви, используя страновые кредитные индексы International Country Risk Guide приходит к выводу о значительной роли страновых рисков, отмечая при этом их особую значимость для развивающихся стран. Также автор приходит к интересному заключению, о повышающейся значимости отраслевого фактора риска для компаний с развитых рынков капитала, что свидетельствует о необходимости пристального внимания к учету страновых рисков развивающихся стран, еще находящихся в переходном периоде. Harvey C.R. Country risk components, the cost of capital, and returns in emerging markets. / www.ciber.fuqua.duke.edu, 2005.

Базовым исследованием по оценке влияния страновых рисков на мультипликаторы компаний считается работа, которую провели К. Ерб, К. Харви и Т. Висканта на основе выборки из 117 компаний по всему миру. Erb, C. B., Harvey, C.R. and Viskanta, T.E., Political Risk, Economic Risk and Financial Risk, Fuqua School of Business / Working Paper/ 1996 По итогам исследования авторы, изучив влияния различных страновых рисков - экономических, политических и финансовых, на примере обратных мультипликаторов E/P, BV/P, Div/P приходят к выводу, о наибольшей роли странового кредитного рейтинга в различиях значений между странами. Х. Рамчаран, исследуя детерминанты мультипликатора P/E на выборке из двадцати одного развивающегося рынка, также приходит к выводу Ramcharran H. An empirical analysis of the determinants of P/E ratio in emerging markets. / Emerging Markets Review, vol. 3, 2002. о значительном влиянии кредитного рейтинга стран и потенциала экономического развития на значения мультипликаторов.

Исходя из результатов вышеперечисленных эмпирических исследований можно прийти к выводу о важности учета фактора странового риска при оценке стоимости компаний, в особенности с развивающихся рынков капитала. Один из основополагающих принципов инвестирования заключается в должном соотношении риска и доходности: инвесторы, желая компенсировать повышенные риски, обусловленные определенной спецификой развивающихся рынков, могут требовать большую ставку доходности от своих вложений. Коррекция сравнительных мультипликаторов при оценке компаний с развивающихся рынков призвана учесть данные требования, занижая таким образом значения мультипликаторов, полученных на основе данных компаний-аналогов с развитых рынков капитала.

2.4 Методы коррекции сравнительного мультипликатора на специфический страновой риск

Несмотря на множество факторов, представляющих проблему корректировки мультипликаторов при оценке компаний на развивающихся рынках важной и актуальной, ощущается некоторый недостаток академических исследований по данной проблематике. В немногочисленных исследованиях авторов выделяются три основных подхода к корректировке мультипликаторов компаний с развитых рынков, для оценки компаний с развивающихся:

· Коррекция, производимая на спред доходности к погашению облигаций с развитого и развивающегося рынка

· Метод медианного мультипликатора с эталонного рынка капитала

· Регрессионный подход

Первый подход основывается на предположении о том, что разница в доходности к погашению облигаций, выраженных в одной валюте и имеющих одинаковый срок погашения, может служить показателем оценки инвесторами разницы в макроэкономических рисках и вероятности дефолта двух стран. Макроэкономические риски в свою очередь, могут служить причиной различий в оценке двух схожих по экономическим параметрам компаний с развитого и развивающегося рынка.

Представляется разумным, что при прочих равных, инвесторы предпочтут компанию, развивающуюся в условиях пониженных макроэкономических рисков, чей рост сопряжен с меньшей неопределенностью и большей стабильностью экономических условий. Таким образом инвесторы будут оценивать компании стран с меньшими макроэкономическими рисками дороже, чем их аналоги с развивающегося рынка.

Дополнительным основополагающим предположением в данном походе является гипотеза о существовании положительной связи между доходностью к погашению государственной облигации страны и вероятности дефолта платежей по ним. При использовании данного подхода необходимо учитывать теорию временной зависимости процентных ставок, выражающуюся в прямой связи между сроком погашения облигации и соответствующими величинами спот-ставок. Данная зависимость проявляется в положительном наклоне кривой доходности, связанной с увеличением годовой спот-ставки.

Для выведения уравнения годовой зависимости между доходностью облигации к погашению и сроком ее погашения Ивашковская И.В и Кузнецов И.А. в своем исследовании применяют метод регрессионного анализа. Ивашковская И.В., Кузнецов И.А. Методы коррекции мультипликаторов на страновые риски: эмпирическое исследование / Аудит и финансовый анализ № 5, 2008 Соотношения, полученных для каждого года доходностей к погашению облигаций для развитого и развивающегося рынка и является тем корректирующим коэффициентом, позволяющем учесть страновой риск. В дальнейшем для коррекции мультипликатора с развитого рынка с учетом страновых рисков рынка развивающегося, достаточно умножить данный мультипликатор на полученный раннее коэффициент.

Второй метод коррекции мультипликаторов предполагает наличие фундаментальных переменных, определяющих значение некоторых видов мультипликаторов. Данные переменные отражают в себе риски, доходность и способность к росту компаний, мультипликаторы которых используются для оценки стоимости. Параметры компании, потенциально влияющие на величину мультипликаторов являются входящими данными для проведения регрессионного анализа. Особо стоит отметить, наличие дополнительной фиктивной (dummy) переменной при построение регрессионной модели, именно она, в случае статистической значимости, содержит в себе премию, отображающую специфический страновой риск.

В качестве фундаментальных переменных, в зависимости от типа мультипликаторов, могут выступать ROE, показатели операционной или чистой прибыли, темпы роста прибыли и ее стандартное отклонение. Проанализировав эффективность корректировок мультипликаторов P/B, P/E и EV/S для ряда российских компаний различных отраслей, Ивашковская И.В. и Кузнецов И.А. приходят к выводу Ivashkovskaya I., Kuznetsov I., An Empirical Study of Country Risk Adjustments to Market Multiples Valuation in Emerging Markets: the case for Russia / Корпоративные финансы №3, 2007 о сравнительно большей эффективности регрессионного подхода при определении корректировочного коэффициента для каждого из мультипликаторов.

Наконец третий метод, предложенный Л. Перейро Pereiro L.E. Valuation of Companies in Emerging Markets. A practical approach // John Willey&Sons Inc, New York. 2002 в своей практико-ориентированной книге, посвященной развивающимся рынкам, предполагает корректировку путем умножения медианного (среднего) значения мультипликатора с эталонного рынка на относительный рыночный коэффициент двух стран. При этом используется следующий алгоритм вычисления корректировки: сначала определяется отношение медианных значений мультипликаторов компаний с эталонного (развитого) и развивающегося рынка. Некоторые авторы, в частности А. Дамодаран утверждают, что наиболее корректные данные получаются при использовании выборок, ограниченных конкретными индустриями. Damodaran, A., Volatility Rules: Valuing Emerging Market Companies, Stern School of Business, 2009 Далее, полученный таким образом коэффициент и является корректировочным, применительно к среднему значению мультипликатора эталонного рынка.

Результаты работы, проведенной вышеупомянутыми российскими авторами на примере 2003-2005 гг. демонстрируют схожесть величин корректировочных коэффициентов, рассчитанных данным способом и корректировкой на спред доходности, что, однако может не быть показательным, в следствии исключения из выборки компаний, публикующих свою финансовую отчетность исключительно по российским бухгалтерским стандартам. Стоит также отметить, что по сравнению с методом суверенного спреда облигаций, данный метод потенциально может позволить учесть некоторые специфические и ненаблюдаемые параметры компаний.



Глава 3. Эмпирический анализ сравнительной эффективности методов коррекции мультипликаторов при оценке компаний с развивающихся рынков капитала

3.1 Данные и описательная статистика

За основу исследования были взяты данные публичных компаний, котирующихся на биржах Российской Федерации и Республики Бразилия - в качестве рассматриваемых развивающихся рынков, а также Соединённых Штатов Америки - в качестве эталонного рынка. Основным источником информации о компаниях являлась информационная система Bloomberg, однако в связи с ограничениями, накладываемыми системой и связанными с объемами и форматом выгружаемых данных, были созданы стандартизированные формы выгрузки с применением надстройки Microsoft Excel и специализированного синтаксиса формул Bloomberg.

В качестве данных для первоначальной выборки были рассмотрены все компании, обращающиеся на Нью-Йоркской фондовой бирже (NYSE), Московской межбанковской валютной бирже (MICEX) и Фондовой бирже Сан-Паулу (BM&F BOVESPA).

Исходная теоретическая модель работы накладывала определённые ограничения при отборе компаний с эталонного рынка капитала, а также исследуемых фирм с развивающихся рынков:

· Прежде всего из выборки были исключены компании, имевшие отрицательное значение стоимости - EV, а также компании, имевшие отрицательное значение показателя операционной прибыли (EBIT) и показателя EBITDA на протяжении более чем двух лет;

· Далее, были исключены компании, не имеющие классификационных данных по стандарту Global Industry Classification Standard (GICS) в части определения отраслевой и суб-отраслевой принадлежности;

· Исходя из специфики и релевантности исследуемых мультипликаторов из выборки были исключены компании банковского и финансового сектора;

· Кроме того, для компаний с развивающихся рынков капитала обязательным условием включения в выборку было наличие финансовой отчетности, составленной по Международным стандартам финансовой отчетности (МСФО) или американским бухгалтерским стандартам US GAAP. Данный критерий отбора позволил избежать потенциальных искажений и несопоставимости данных компаний с развивающихся рынков вследствие учета статей доходов и расходов компаний в соответствии с национальными системами бухгалтерского учета.

Финансовые показатели компаний были взяты из данных ежегодной финансовой отчетности на конец 2011-2014 гг. В целях корректной сопоставимости, данные, выраженные в национальной валюте, были переведены в доллары США по среднегодовому курсу для показателей отчетности и по курсу на день среза - для рыночной информации. Срез котировок по компаниям был осуществлен на конец апреля годов, следующих за данными отчетности, соответственно на конец апреля 2012 - 2015 гг.

Данный подход к использованию рыночной информации призван обеспечить релевантность и сопоставимость данных отчетности и рыночной информации. Примененный подход является широко распространенным во многих эмпирических исследованиях и имеет под собой вполне логичное обоснование: среднее время подготовки и прохождения аудита отчетности занимает у компаний порядка четырех месяцев; до окончания этого периода инвесторы не имеют возможности однозначно оценить эффективность работы компаний за предшествующий год.

За основу исследования были взяты следующие сравнительные мультипликаторы компаний с развивающихся рынков капитала - России и Бразилии, а также эталонного рынка - США:

· EV/S, который рассчитывался как дробное выражение с показателем стоимости предприятия (рыночная капитализация + общий долг + стоимость привилегированных акций, находящихся в обращении - денежные средства и их эквиваленты) в числителе и выручкой компании - в знаменателе;

· EV/EBITDA, который рассчитывался как дробное выражение с показателем стоимость предприятия (рыночная капитализация + общий долг + стоимость привилегированных акций, находящихся в обращении - денежные средства и их эквиваленты) в числителе и показателем прибыли до выплаты налогов, процентов и учета амортизации - в знаменателе.

Итоговая выборка с учетом всех вышеперечисленных критериев отбора составила 9 748 наблюдений - лет; из них компании Российской Федерации - 428, Республики Бразилия 919, США - 8 401. Описательная статистика для указанных выше мультипликаторов приведена в таблице 1.

Таблица 1: Описательная статистика мультипликаторов выборки

Мультипликатор	Кол-во наблюдений	Средняя	Медиана	Ст. отклонение
Российская Федерация
EV/S	216	1,17	0,88	1,06
EV/EBITDA	212	7,95	4,71	24,00
Республика Бразилия
EV/S	460	1,69	1,19	1,64
EV/EBITDA	459	8,66	7,12	6,47
США
EV/S	4 251	5,34	2,49	19,14
EV/EBITDA	4 150	15,86	10,40	82,33

Источник: данные Bloomberg, расчеты автора

Исходя из полученной информации, можно отметить ряд фактов относительно мультипликаторов компаний из стран исследуемой выборки. Прежде всего, заметно значительно меньшее количество наблюдений - лет данных российского рынка в сравнении с эталонным рынком США или рынком Бразилии. Это объясняется как наличием ряда убыточных компаний среди присутствующих на фондовом рынке России, так и общей неразвитостью фондового рынка РФ.

Наибольшие средние и медианные значения мультипликаторов выборки, а также количество наблюдений представлены компаниями из США, что полностью совпадает с теоретическими предпосылками исследования о развитости данного рынка и обосновывает его выбор в качестве эталонного.

Таблица 2: Медианные значения мультипликаторов выборки

Медианные значения - Российская Федерация
	2012	2013	2014	2015
EV/S	0,98	0,94	0,81	0,74
EV/EBITDA	5,26	4,93	4,67	3,80
Медианные значения - Республика Бразилия
	2012	2013	2014	2015
EV/S	1,31	1,31	1,19	0,99
EV/EBITDA	7,30	8,00	6,88	6,33
Медианные значения - Соединённые Штаты Америки
	2012	2013	2014	2015
EV/S	1,49	1,66	1,92	1,84
EV/EBITDA	8,88	10,00	11,18	11,09

Источник: данные Bloomberg, расчеты автора

На основе полученных данных можно сформулировать определенные выводы относительно совокупной оценки инвесторами компаний с развивающихся рынков капитала. Прежде всего, очевидно существенное различие в медианных значениях исследуемых мультипликаторов стран России и Бразилии по сравнению с эталонным рынком США. Данные различия наблюдаемы на протяжении всего исследуемого периода 2012 - 2015 гг., что соответствует предпосылке работы о влиянии странового риска на восприятие инвесторами стоимости компаний с развивающихся рынков.

Также интересны тенденции и перекрестные сравнения, которые можно провести на основании данных выборки. Прежде всего, можно наблюдать тренд падения медианных значений мультипликаторов EV/S и EV/EBITDA для Российского рынка на протяжении всего исследуемого периода. Косвенной причиной наблюдаемого явления можно считать ухудшение геополитической обстановки в мире, макроэкономической ситуации в России, а также существенное ухудшение имиджа России в глазах иностранных инвесторов в последние годы.

Схожую тенденцию к падению медианных значений мультипликаторов можно наблюдать на выборке компаний Бразилии, однако стоит отметить, что данное падение является менее резким, а общая разница в медианных значениях между компаниями США и Бразилии составляет меньшую величину.

На принятом в данном исследовании эталонном рынке - США можно наблюдать обратную тенденцию - на протяжении практически всех наблюдаемых периодов значения исследуемых мультипликаторов EV/Sales и EV/EBITDA демонстрируют устойчивую динамику к росту, что косвенно подтверждает стабильную заинтересованность и веру инвесторов в акции американских компаний.

Исходя из вышеперечисленных фактов, можно прийти к выводу что в среднем инвесторы оценивают риски компаний Бразилии ниже чем аналогичных компаний из России. Использование значений мультипликаторов компаний - аналогов с развитого (эталонного) рынка при оценке компаний с развивающихся рынков без применения корректирующих коэффициентов может привести к существенному искажению и переоценке показателя стоимости последних.

Отдельно стоит отметить, наличие неоднородности секторальной принадлежности изучаемых компаний, что позволяет увеличить объективность исследования и нивелировать специфические особенности некоторых индустрий. В выборке компаний из Российской Федерации преимущественно представлены компании нефтегазового, энергетического и добывающего сектора, что обусловлено развитием фондового рынка России и экономики в целом. При этом, выборка компаний по Республике Бразилия является намного более диверсифицированной, что позволяет провести куда более широкое исследований оценки инвесторами различных отраслей экономики развивающегося рынка.

3.2 Исследуемые методы коррекции мультипликаторов

В настоящем исследовании были исследованы три основных метода коррекции сравнительных мультипликаторов, применяемых при оценке компаний с развивающихся рынков капитала:

1. Метод спреда доходности суверенных облигаций

2. Метод относительного рыночного мультипликатора

3. Регрессионный метод учета странового риска

Первый метод коррекции мультипликаторов основан на относительной разнице (спреде) доходности к погашению (YTM) облигаций стран, к которым принадлежат оцениваемые компании с развивающегося рынка капитала и стран, соответствующих им компаний-аналогов с эталонного.

Разница в восприятии риска, присущего инвестициям в данные страны, потенциально должна выражаться в требованиях повышенной, по сравнению с эталонным рынком, доходности государственных облигаций развивающихся рынков.

Для обеспечения сопоставимости данных, при расчете корректирующего коэффициента данным методом, были выбраны суверенные еврооблигации Российской Федерации и Республики Бразилия, номинированные в долларах США. В качестве показателя эталонного рынка были использованы доходности казначейских облигаций США (US Treasury notes) c пятилетним периодом погашения.

В целях соблюдения корректной сопоставимости данных облигаций стран с развивающегося рынка капитала и эталонного рынка, была использована теория взаимосвязи между доходностью к погашению облигаций и срока их погашения, подробно описанная в главе 2.4. Исходя из данной теории, были выявлены сроки погашения каждой из еврооблигаций исследуемых развивающихся стран в каждый рассматриваемый период. Подробный список анализируемых облигаций и сроков их погашения приведен в приложении 2-а. Далее, с помощью применения регрессионного анализа, была выявлена временная зависимость доходности к погашению и срока погашения для каждого из рассматриваемых периодов, вида:

YTM = б + в N

где N - срок до погашения облигации, а коэффициент в показывает теоретическую премию к доходности за увеличение срока погашения на один год.

Уравнения, выведенные для каждого из исследуемых периодов, приведены в приложении 2-б.

Используя построенные регрессионные уравнения для каждого года были рассчитаны теоретические доходности на пять лет по облигациям Российской Федерации и Республики Бразилия. Данные теоретические доходности были использованы при расчете коэффициентов спреда облигаций, приведенных в Таблице 3.

Таблица 3: Корректирующие коэффициенты, полученные методом спреда доходности облигаций

Страна	2012	2013	2014	2015
Российская Федерация	0,43	0,42	0,47	0,39
Республика Бразилия	0,51	0,76	0,70	0,55

Источник: данные Bloomberg, расчеты автора

Исходя из полученных данных, можно прийти к выводу о значительно большем страновом риске Российской Федерации по сравнению с Республикой Бразилия, учитываемом в доходностях еврооблигаций.

Следующий метод коррекции, предложенный Л.Перейро, основан на соотношении медианных значениях совокупности мультипликаторов исследуемого и эталонного рынков. Для расчета корректирующих коэффициентов были использованы медианные значения мультипликаторов, приведенные в Таблице 2 - в каждом из рассматриваемых периодов медианные значения мультипликаторов с развивающихся рынков были поделены на медианные значения мультипликаторов с эталонного рынка.

Таблица 4: Корректирующие коэффициенты, полученные методом относительного мультипликатора

Страна / Мультипликатор	Российская Федерация	Республика Бразилия
	2012	2013	2014	2015	2012	2013	2014	2015
EV/S	0,66	0,57	0,42	0,40	0,88	0,79	0,62	0,54
EV/EBITDA	0,59	0,49	0,42	0,34	0,82	0,80	0,62	0,57

Источник: данные Bloomberg, расчеты автора

На основе полученных данных можно отметить тренды и перекрестные сравнения, наблюдаемые при применении данного метода коррекции. Также, как и в методе суверенного спреда облигаций, корректирующий коэффициент, рассчитанный для компаний Российской Федерации является более низким чем для компаний Республики Бразилия - данная тенденция наблюдается на протяжении всех периодов наблюдений. Дополнительно, можно отметить динамику к снижению величин корректирующих коэффициентов, что может свидетельствовать об увеличении восприятия инвесторами суверенных рисков исследуемых стран.

Третий исследуемый метод коррекции исходит из предпосылки зависимости величины мультипликаторов от набора фундаментальных переменных оцениваемых компаний. В качестве фундаментальных переменных для каждого из мультипликаторов были выбраны факторы, отражающие такие инвестиционные параметры как риск, доходность и рост. Дополнительно при построении регрессионных моделей были введены фиктивные (dummy) переменные страновой принадлежности (1 - в случае происхождения компании из США, 0 - в случае происхождения компании с развивающегося рынка). Коэффициент, стоящий перед данной фиктивной переменной, в случае статистической значимости, должен отразить восприятие и вклад оцениваемого странового риска в величину мультипликатора.

В качестве независимых переменных моделей обоих мультипликаторов использовались показатели операционной прибыли (EBIT) - в роли меры доходности компаний, и логарифм стандартного отклонения операционной прибыли - в качестве меры риска. Дополнительно в модель была введена страновая фиктивная переменная. Попытка ввести в модель показатель индустриальной принадлежности не увенчалась успехом - большая часть введенных секторальных фиктивных переменных оказались статистически не значимыми.

Итоговая модель оценки мультипликаторов имела вид:

Таблица 5: Параметры модели регрессионного подхода коррекции мультипликаторов

, где
- рентабельность операционной прибыли i-й компании;
- стандартное отклонение операционной прибыли i-й компании;
- фиктивная переменная страны i-й компании.

Источник: расчеты автора

Все три введенные переменные продемонстрировали высокую статистическую значимость на протяжении всех периодов наблюдений, коэффициент детерминации R² колебался в районе 25-40%.

Полученные значения и знаки страновой фиктивной переменной соответствовали ожидаемым, за исключением аномальных данных, полученных на выборке Республики Бразилия в период 2012-2013 гг. Данные аномалии могут быть объяснены исключением из выборки части компаний бразильского фондового рынка, а также возможной необходимостью включения дополнительных переменных для регрессионных моделей по компаниям Республики Бразилия.

Таблица 6: Корректирующие коэффициенты при применении регрессионного подхода

	Российская Федерация	Республика Бразилия
Страна / Мультипликатор	2012	2013	2014	2015	2012	2013	2014	2015
EV/S	0,23	0,92	1,53	1,31	-0,26	-0,13	0,65	0,70
EV/EBITDA	4,30	4,52	6,58	6,46	-1,27	0,19	2,84	3,65

Источник: данные Bloomberg, расчеты автора

Динамика поведения корректирующих мультипликаторов в целом соответствует данным, полученным при применении предшествующих подходов коррекции. Значения коэффициентов коррекции по компаниям Российской Федерации выше по сравнению с аналогичными данными по компаниям Республики Бразилия. Более того, наблюдаемый ранее тренд к увеличению размеров корректирующих коэффициентов на протяжении исследуемого периода, сохраняется при использовании и данного подхода.

3.3 Методология и модель тестирования методов коррекции мультипликаторов

Для проведения исследования коррекции сравнительных мультипликаторов было необходимо решить следующие задачи: определить критерии отбора компаний-аналогов с эталонного рынка капитала, произвести дальнейший отбор данных аналогов, произвести коррекцию каждым из трех исследуемых методов и сформировать итоговые выводы относительно эффективности применения тех или иных корректировок. В целях эффективной реализации обозначенной модели в среде Microsoft Excel был использован макрос, написанный на языке программирования Visual Basic for Application (VBA).

В качестве критериев отбора компаний - аналогов с эталонного рынка были использованы следующие подходы:

1. Отбор на основании отраслевой принадлежности компаний-аналогов в соответствии с классификатором Global Industry Classification Standard (GICS)

2. Отбор на основании фундаментальной характеристики оцениваемой компании

3. Комбинированный метод отбора, основанный на сочетании первых двух методов

4. Отбор на основании суботраслевой принадлежности компаний-аналогов в соответствии с классификатором Global Industry Classification Standard (GICS)

5. Комбинированный метод отбора, основанный на сочетании метода фундаментальной характеристики и суботраслевой принадлежности

В качестве фундаментальной характеристики оцениваемых компаний был выбран показатель маржинальности по операционной прибыли (EBIT margin). При отборе аналогов методом 2 - только на основании фундаментальной характеристики, был задан диапазон допустимых значений EBIT margin у компаний с эталонного рынка +-10%. В целях расширения выборки, получаемой при использовании комбинированных подходов к отбору аналогов, данный диапазон в их случае был расширен до +- 35%. Данный диапазон был подобран экспериментально, и преследовал две цели: обеспечить попадание компаний-аналогов в сравнительную выборку путем увеличения диапазона - с одной стороны, но при этом не допустить ухудшения результатов оценки - с другой.

Количество аналогов, в среднем попадавшее в выборку, распределилось в зависимости от метода отбора следующим образом: наибольшее кол-во аналогов формировалось при отборе по фундаментальному признаку, далее следовали методы отраслевой и суботраслевой классификации, затем комбинированные методы, что соответствует предпосылкам и логике отбора, изначально заложенной в модель.

После формирования значений выборок мультипликаторов-аналогов каждым из методов отбора, к каждой из сформированных выборок последовательно применялись методы коррекции, в соответствии со схемой, приведенной в приложении 3,а затем производился расчет отклонений полученных значений от фактически наблюдаемых величин мультипликаторов на развивающихся рынках.

Далее происходило формировании выборки в различных разрезах и калькуляция необходимой статистики отклонений. В качестве агрегированных аналитических показателей отклонений были выбраны арифметическая средняя, медиана и показатель стандартного отклонения. Показатель стандартного отклонения методов коррекции хотя и не позволяет оценить величину отклонений относительно истинного значения, но может дать информацию, относительно разброса (дисперсии) отклонений внутри каждого из исследуемых методов.

3.4 Эмпирические результаты исследований

В данной главе будут рассмотрены результаты исследования сравнительной эффективности применения различных методов отбора компаний - аналогов в контексте коррекции мультипликаторов и произведены финализирующие выводы относительно трех исследуемых методов коррекции.

Под эффективностью в данном случае следует понимать наименьшую величину отклонений получаемых значений мультипликаторов аналогов после проведения всех коррекций от заданных (истинных) значений мультипликаторов оцениваемых компаний с развивающихся рынков капитала.

Прежде всего, рассмотрим эффективность методов отбора компаний-аналогов при проведении оценки компаний из Российской Федерации.

Таблица 7: Сравнительная эффективность методов отбора аналогов для оценки компаний из Российской Федерации

Российская Федерация
Мультипликатор	Метод отбора аналогов	Средняя	Медиана	Ст. отклонение
EV/S	Только отрасль	84%	24%	2,31
	Только фунд. хар-ка	49%	4%	2,18
	Отрасль + фунд. хар-ка	85%	21%	2,41
	Только саботрасль	62%	3%	2,32
	Саботрасль + фунд. хар-ка	68%	6%	2,44
EV/EBITDA	Только отрасль	37%	1%	1,45
	Только фунд. хар-ка	49%	9%	1,66
	Отрасль + фунд. хар-ка	36%	-1%	1,62
	Только саботрасль	51%	-4%	2,25
	Саботрасль + фунд. хар-ка	53%	-7%	2,44

Источник: данные Bloomberg, расчеты автора

Исследование методов отбора аналогов в целях коррекции мультипликаторов EV/S для российского рынка показывает сравнительную эффективность критерия фундаментальной характеристики и суботраслевой принадлежности. Наихудшие результаты демонстрирует метод отбора аналогов по отраслевой принадлежности; комбинированный метод на его основе, хотя и демонстрирует более низкий медианный показатель отклонения, имеет более широкий разброс значений, что подтверждается наиболее высоким показателем стандартного отклонения.

Примечательными являются результаты отбора аналогов, произведенные для мультипликаторов EV/EBITDA российских компаний - большинство исследуемых методов приводят к занижению значения мультипликаторов относительно истинного. Включение параметра фундаментальной характеристики при применении комбинированных подходов только усиливает степень отклонения в меньшую сторону. При этом, наиболее эффективным методом отбора аналогов для мультипликатора EV/EBITDA является отраслевой фактор в совокупности или комбинированный подход на основе отраслевого фактора.

Таким образом, наиболее оптимальным методом отбора по данному мультипликатору для российских компаний можно считать метод фундаментальной характеристики с вариациями включения отраслевого или суб-отраслевого фактора.

К схожим выводам можно прийти на основании данных, полученных на выборке сравнительной оценки компаний из Республики Бразилия.

Таблица 8: Сравнительная эффективность методов отбора аналогов для оценки компаний из Республики Бразилия

Республика Бразилия
Мультипликатор	Метод отбора аналогов	Среднее	Медиана	Ст. отклонение
EV/Sales	Только отрасль	53%	-7%	2,44
	Только фунд. хар-ка	36%	10%	1,09
	Отрасль + фунд. хар-ка	47%	9%	1,36
	Только саботрасль	45%	-4%	1,55
	Саботрасль + фунд. хар-ка	44%	-4%	1,53
EV/EBITDA	Только отрасль	29%	12%	0,82
	Только фунд. хар-ка	21%	8%	0,73
	Отрасль + фунд. хар-ка	28%	11%	0,81
	Только саботрасль	45%	12%	1,33
	Саботрасль + фунд. хар-ка	45%	12%	1,33

Источник: данные Bloomberg, расчеты автора

Прежде всего, можно наблюдать сравнительную эффективность параметра фундаментальной характеристики применительно к двум исследуемых мультипликаторам - данный метод характеризуется наименьшим разбросом отклонений по показателю стандартного отклонения и имеет одновременно наиболее близкие показатели средние и медианные показатели ошибки.

Медианные значения отклонений прочих методов демонстрируют схожесть, гипотеза об ожидаемо сравнительной большей эффективности комбинированных методов суботраслевого отбора над отраслевыми не получила свое подтверждение.

Далее рассмотрим агрегированные сравнительные показатели всех методов коррекции. Прежде всего стоит обратить внимание на приведенные в Таблицах 9 и 10 данные значения показателей мультипликаторов компаний-аналогов в случае не применения методов коррекции. Как и ожидалось, средние и медианные значения данных мультипликаторов оказались существенно выше значений оцениваемых компаний с развивающихся рынков. Это подтверждает теоретические предпосылки, лежащие в основе исследования - использование мультипликаторов компаний с эталонного рынка при оценке компаний с развивающихся рынков без применения корректировок может привести к существенной переоценке последних.

Рассмотрим эффективность применения корректировок при оценке компаний из Российской Федерации.

Таблица 9: Эффективность методов коррекции мультипликаторов при оценке компаний из Российской Федерации

Российская Федерация
Мультипликатор	Метод отбора аналогов	Среднее	Медиана	Ст. отклонение
EV/Sales	Без коррекции	191%	99%	2,96
	Метод спреда облигаций	25%	-14%	1,31
	Метод относит. мульт.	44%	-5%	1,39
	Регрессионный подход	17%	-25%	2,74
EV/EBITDA	Без коррекции	152%	102%	2,76
	Метод спреда облигаций	8%	-15%	1,20
	Метод относит. мульт.	12%	-9%	1,10
	Регрессионный подход	9%	-22%	1,74

Источник: данные Bloomberg, расчеты автора

В исследуемых выборках обоих мультипликаторов наблюдается схожая тенденция: медианные значения отклонений при применении корректирующих поправок демонстрируют отрицательные значения, таким образом прийти к выводу о необходимости осторожного применения данных коррекций, которые могут в некоторых случаях привести к излишнему снижению величины мультипликаторов.

Положительные средние значения отклонений могут быть объяснены наличием экстремально больших значений отклонений в выборке.

Исходя из показателя медианных отклонений можно прийти к выводу о сравнительной эффективности метода относительного мультипликатора в целях коррекции при оценке компаний из Российской Федерации, отмечая при этом, наибольшее значение среднеарифметического отклонения у данного метода.

Несколько другие результаты можно наблюдать на выборке сравнительной эффективности коррекции мультипликаторов при оценке компаний из Республики Бразилия. Прежде всего стоит отметить меньшие, по сравнению с Российской Федерацией, значения стандартных отклонений по всем исследуемым методам и мультипликаторам, что свидетельствует о меньшем разбросе полученных значений отклонений.

Таблица 10: Эффективность методов коррекции мультипликаторов при оценке компаний из Республики Бразилия

Республика Бразилия
Мультипликатор	Метод отбора аналогов	Среднее	Медиана	Ст. отклонение
EV/Sales	Без коррекции	84%	37%	1,70
	Метод спреда облигаций	15%	-15%	1,07
	Метод относит. мульт.	26%	-5%	1,11
	Регрессионный подход	53%	13%	1,48
EV/EBITDA	Без коррекции	68%	43%	1,23
	Метод спреда облигаций	5%	-12%	0,74
	Метод относит. мульт.	16%	-1%	0,89
	Регрессионный подход	45%	22%	1,13

Источник: данные Bloomberg, расчеты автора

Кроме того, следует отметить эффективность применения регрессионного подхода в случае анализа корректирующих методов мультипликаторов компаний Республики Бразилия. Однако, как и в случае метода относительного мультипликатора на рынке Российской Федерации, эффективность по показателю медианного значения, также характеризуется наибольшим значением среднеарифметического значения отклонений.

Стоит отметить, что приведенные выше выводы и значения, характерны для агрегированного рассмотрения методов коррекции на базе всех исследуемых периодов. При детальном изучении каждого конкретного случая коррекции можно встретить ситуации нулевого медианного значения отклонений, свойственного методу спреда облигаций и методу относительного мультипликатора, и даже нулевого среднего значения отклонений в случае применения регрессионного подхода. Подробный анализ исследования отклонений каждого из рассматриваемых периодов приведен в приложениях 5-8. Тем не менее, данные результаты не могут быть в полной мере валидны при рассмотрении каждого периода в отдельности, так как исследуемые методы коррекции должны отвечать критериям универсальности как минимум в пределах одного рассматриваемого периода в рамках одной страны.

Резюмируя данную главу, хотелось бы отметить, подтверждение тезиса относительно неоднородности эффективности коррекции сравнительных мультипликаторов внутри группы развивающихся рынков, а также методов отбора компаний - аналогов с эталонного рынка США.



Заключение

1. Данное исследование было посвящено изучению сравнительной эффективности методов коррекции мультипликаторов при оценке компаний с развивающихся рынков капиталов - Российской Федерации и Республики Бразилия за период 2012 - 2015 гг. Итоговая выборка составила 9 748 наблюдений - лет.

2. Были рассмотрены основные этапы проведения оценки стоимости компании сравнительным подходом и эмпирические исследования, посвященные проблемам, связанным с проведением каждого из этапов.

3. В ходе исследования на протяжении всего исследуемого периода 2012-2015 гг. была выявлена тенденция к снижению величин мультипликаторов компаний, котирующихся на фондовых биржах Российской Федерации и Республики Бразилия.

4. В ходе данного исследования были выявлены косвенные признаки повышенного восприятия инвесторами рисков российских компаний по сравнению с аналогичными бразильскими аналогами.

5. В ходе данного исследования получила подтверждение гипотеза о возможности значительной переоценки компаний с развивающихся рынков капитала в случае не применения корректировочных коэффициентов к подобранным аналогам с эталонного рынка.

6. Результаты исследования продемонстрировали преимущество выбора комбинированных критериев отбора компаний-аналогов с эталонного рынка для исследуемых стран. Однозначное преимущество суботраслевого критерия над отраслевым выявлено не было, что может быть объяснено спецификой бизнес-процессов отдельных компаний.

7. Результаты исследования продемонстрировали различия в эффективности применения различных методов коррекции, применительно к различным видам мультипликаторов и различным странам-представителям группы развивающихся рынков. Наибольшую эффективность при оценке коррекции мультипликаторов компаний Российской Федерации продемонстрировал метод относительного рыночного мультипликатора, при оценке коррекций мультипликаторов компаний Республики Бразилия - метод относительного рыночного мультипликатора и регрессионный подход.

Возможные направления будущих исследований

Возможными направлениями будущих исследований могут являться:

1. Изучение детерминантов мультипликаторов EV/S и EV/EBITDA в контексте значимости странового фактора риска компаний Республики Бразилия.

2. Изучение влияния замены или включения дополнительных фундаментальных характеристик компаний при отборе аналогов с эталонного рынка капитала

3. Проведение исследования, захватывающего большее количество стран, входящие в BRICS с целью проведения более широкого сравнительного анализа эффективности методов коррекции мультипликаторов.



Список литературы

1. Дамодаран А. Инвестиционная оценка. Инструменты и техника оценки любых активов / Пер. с англ. М., 2011

2. Кузнецов И.А. Оценка стоимости компании методом рыночных сравнений на развивающихся рынках капитала. Автореферат дисс. … канд. наук. М., 2009.

3. Ивашковская И.В., Кузнецов И.А. Методы коррекции мультипликаторов на страновые риски: эмпирическое исследование / Аудит и финансовый анализ № 5, 2008

4. Чиркова Е.В. Как оценить бизнес по аналогии: Пособие по использованию рыночных коэффициентов/2-е изд., испр. и доп. М.: Альпина Бизнес Букс, 2009

5. Alford, A. W. (1992), The effect of the set of comparable firms on the accuracy of the price-earnings valuation method, Journal of Accounting Research, 30 (1992) 94-108.

6. Antonios S., Equity valuation with the use of multiples/ American Journal of Applied Sciences 9 (1): 60-65 2012

7. Aretz K., Pope P.F. Common Factors in Default Risk Across Countries and Industries. / Meetings Paper / www.papers.ssrn.com , 2007.

8. Boatsman J., Baskin E. Asset Valuation with Incomplete Markets. / The Accounting Review, № 56, 1981.

9. Baker M. R., Ruback R. Estimating industry multiples. Working Paper, Harvard Business School. - Boston, 1999.

10. Beatty R.P., Riffe S.M., Thompson R. The Method of Comparables and Tax Court Valuations of Private Firms: An Empirical Investigation. / Accounting Horizons, № 13, 1999.

11. Black, B., The Corporate Governance Behavior and Market Value of Russian Firms, EM Review 2, 2001

12. Black, B.S., Love, I., Rachinsky, A., Corporate governance and firms' market values: Time series evidence from Russia / Emerging Markets Review, 7 , 2006

13. Black, B.S., Hasung J., Woochan K. 2006, Does Corporate Governance Affect Firms' Market Values ? Evidence from Korea / Journal of Law, Economics, & Organization, working paper, 2006

14. Bhojraj S., C. M. C. Lee, Oler D. What's My Line? A Comparison of Industry Classification Schemes for Capital Market Research. / Journal of Accounting Research, vol. 41, № 5, 2003

15. Cheng C.A., McNamara R., The Valuation Accuracy of the Price-Earnings and Price-Book Benchmark Valuation Methods/ Review of Quantitative Finance and Accounting vol. 15, 2000.

16. Damodaran, A., Volatility Rules: Valuing Emerging Market Companies, Stern School of Business, 2009

17. Damodaran, A. “Investment Valuation: Tools and Techniques for Determining the Value of any Asset.” 2nd edition. Wiley Finance, 2002.

18. Deng M., Another look at equity and enterprise valuation based on multiples / working paper 2009

19. Eberhart A.C. Equity Valuation Using Multiples. / Journal of Investing, vol. 13, issue 2, 2004

20. Erb, C. B., Harvey, C.R. and Viskanta, T.E., Political Risk, Economic Risk and Financial Risk, Fuqua School of Business / Working Paper, 1996

21. Fernandez, P `Valuation Using Multiples: How Analysts Reach Their Conclusions', Working Paper, University of Navarra 2002

22. Goedhart M., Koller Т., Wessels D. The right role for multiples in valuation. / The McKinsey Quarterly, Web exclusive, 2005.

23. Herrmann V., Richter F. Pricing with performance-controlled multiples. / Schmalenbach Business Review, vol. 55, 2003.

24. Herrmann V., Richter F. Pricing with performance-controlled multiples. / Schmalenbach Business Review, vol. 55, 2003.

25. Heston S, Rouwenhorst C. Does industrial structure explain the benefits of international diversification? / Journal of Financial Economics, № 36, 1994.

26. Harvey C.R. Country risk components, the cost of capital, and returns in emerging markets. / www.ciber.fuqua.duke.edu, 2005.

27. Harbula P., Valuations multiples: accuracy and drivers. Evidence from the European stock market, working paper 2009

28. Ivashkovskaya I., Kuznetsov I., An Empirical Study of Country Risk Adjustments to Market Multiples Valuation in Emerging Markets: the case for Russia / Корпоративные финансы №3, 2007

29. Kaplan S.N., Ruback R.S. The market pricing of cash flow forecasts: Discounted cash flow vs. the method of "comparables". / Journal of Applied Corporate Finance, vol. 9, 1996.

30. Kim, M., Ritter J.R. Valuing IPOs. / Journal of Financial Economics, № 53, 1999.

31. Lane R., Reingold J. What's Your Company Worth Now? Inc., Vol. 25 Issue 7, (70-104) 2003

32. Lie E., Lie H. J. Multiples Used to Estimate Corporate Value. / Financial Analysts Journal, vol. 58, issue 2, 2002.

33. Liu J., Nissim D., Thomas J. Equity Valuation Using Multiples. / Journal of Accounting Research 40, 2002.

34. Liu, J., Nissim, D., & Thomas, J. Is cash flow king in valuations? / Financial Analysts Journal, vol. 63, issue 2, 2007

35. Maug E., Dittmann I. Valuation Biases, Error Measures, and the Conglomerate Discount. - Draft, 2006.

36. Park Y.S., Lee J.-J. An empirical study on the relevance of applying relative valuation models to investment strategies in the Japanese stock market. / Japan and the World Economy, vol. 15, issue 3, 2003

37. Pereiro L.E. Valuation of Companies in Emerging Markets. A practical a...