Оценка инвестиционной стоимости объектов интеллектуальной собственности в условиях экономики переходного периода

Примерно то же самое можно сказать и в отношении расходного материала, поскольку практически невозможно выявить, сколько может расходоваться, например, предметных стекол или многоразовых шприцов при росте производства. Для проведения точных расчётов нужно знать ресурс службы этих шприцов и нужно знать распределения вероятностей разбить стекло с ростом объёмов производства.

На практике такими тонкими выкладками, как правило, не занимаются, а исходят исключительно из предыдущего опыта или здравого смысла. Одним из выходов является предположение о пропорциональном росте затрат с увеличением объёмов производства, из чего вытекает возможность применять метод выделения затрат для базового варианта производства с последующей экстраполяцией затрат на другие объёмы производства.

Оценим теперь величину расхождений между методами. В качестве примера рассмотрим затраты, связанные с расходуемыми инструментами. Вычисления проведём с применением метода полного распределения затрат, метода максимальной и минимальной точки и метода оценки для базового объёма производства. Поскольку метод полного распределения затрат является наиболее объективным, то получаемые с его помощью величины издержек приняты за 100,0%.

Результаты, полученные с помощью метода оценки для базового объёма производства, постоянны и составили 97,9% от значений, полученных на основе метода полного распределения затрат.

Подчеркнём, что постоянный характер уровня издержек, рассчитанных с помощью этого метода, прогнозируем, поскольку это следует из гипотезы о пропорциональном росте затрат с ростом производства. В нашем случае эта ошибка составила 2,1%.

Результаты, полученные с помощью метода максимальной и минимальной точки, приведены в таблице 21. В ней представлена оценка затрат по трём вариантам развития рынка. В качестве эталона по-прежнему выступают значения, полученные на основе метода полного распределения затрат.

Таблица 21

уровни затрат, полученные на основе метода полного распределения затрат и метода максимальной и минимальной точки, %

Период	1999	2000	2001	2002	2003	2004	2005	2006	2007	2008	2009	2010
пессими- стический	100,0	98,7	97,3	98,0	100,0	95,1	97,8	97,2	100,9	104,1	121,2	100,0
наиболее вероятный	100,0	103,8	103,9	101,1	100,0	160,5	103,4	110,7	109,0	108,0	93,3	100,0
оптимисти- ческий	100,0	100,2	99,9	94,8	100,0	98,9	100,2	99,3	100,8	102,9	101,6	100,0

Как следует из этой таблицы, метод максимальной и минимальной точки также позволяет получать неплохие результаты, отличающиеся от результатов, полученных на основе метода полного распределения затрат, не более чем на 10%. Вместе с тем необходимо отметить несколько аномалий: так, для пессимистического развития рынка в 2009 году уровень затрат составил 21,2%, а для наиболее вероятного развития рынка - всплески наблюдались в 2004 и 2006 годах и составили 60,5 и 10,7% соответственно.

Теперь перейдём к оценке периода прогнозирования t.

На основе данных, изложенных в пункте 2.3.4, средний срок жизни лекарственных препаратов составляет приблизительно 19 лет. Однако из этого анализа выпали препараты противоопухолевой группы.

Проведение дополнительных исследований с применением рыночного метода позволило сделать вывод: время пребывания на рынке данного объекта может составить приблизительно 12 лет.

С другой стороны, для более веского обоснования длительности ЖЦТ последняя определялась и на основе метода анализа ставок роялти. Полученные прикидочные значения показали, что длительность ЖЦТ в этом случае может составить приблизительно 14 лет. Полученные практические результаты свидетельствуют о согласии с полученной ранее оценкой и, кроме того, подтверждают практическую применимость метода анализа ставок роялти.

В дальнейшем предполагается исходить из длительности ЖЦТ, равной 12 годам, где период прогнозирования выберем равным 5 годам, а постпрогнозный период - 7 годам.

Заметим, что применение в данном случае метода изменения технико-экономических параметров объекта нецелесообразно, так как для нашего ОИС на российском фармацевтическом рынке в настоящее время нет прямых аналогов.

Вполне вероятно, что можно попытаться оценить длительность ЖЦТ на основе использования технико-экономических данных функциональных аналогов, однако эта информация по нашему объекту оказалась по большей части труднодоступной и малодостоверной.

В заключение темы определения длительности ЖЦТ отметим, что не исключается ситуация, когда этот период превысит 12-летний рубеж. Так, например, известно, что многие лекарственные средства продолжают пользоваться спросом у населения после прекращения действия патентной защиты. Напомним, что срок действия этой защиты для России составляет 20 лет с даты подачи заявки. Как видим, сроки получаются довольно внушительными.

Четвёртой входной переменной, которую надо оценить, является ставка дисконтирования k. Как и прежде в отношении других переменных, для её оценки воспользуемся несколькими методами.

Первый вариант оценки построен на применении модели CAPM; дата проведения оценки - 31.07.98 г..

Для определения ставки k выбраны рыночные данные по наиболее близким компаниям-аналогам. В приведённой ниже таблице 22 представлены предприятия, акции которых котируются как на биржевом, так и на внебиржевом рынках, там же приведены комментарии, позволяющие сделать вывод о возможности или невозможности дальнейшего использования результатов котировок акций этих эмитентов для оценки ставки дисконтирования k.

Таблица 22

промышленные и торговые предприятия фармацевтической отрасли России

Название эмитента	Место коти- ровки	Сфера деятель- ности	Период реально совершённых сделок	Результат
«Акрихин»	в. рынок	про-во	15.04.97-31.07.98	выборка непредставительна
«Белгородвитамины»	в. рынок	про-во	16.10.97-17.02.98 01.04.98-31.07.98	перерыв в котировках
«Биосинтез»	в. рынок	про-во	29.08.97-31.07.98	не зафиксировано сделок
«Биохимик»	в. рынок	про-во	24.11.97-31.07.98	не зафиксировано сделок
«Витафарм»	в. рынок	торговля	29.08.97-31.07.98	не соответствует профилю объекта оценки
«Воронежхимфарм»	в. рынок	про-во	12.09.97-31.07.98	не соответствует профилю объекта оценки
«Дальхимфармзавод»	в. рынок	про-во	24.11.97-31.07.98	выборка представительна
«Курганхимфарм»	в. рынок	про-во	07.04.97-31.07.98	выборка непредставительна
«Красфарма»	в. рынок	про-во	17.10.97-31.07.98	выборка непредставительна
«Марбиофарм»	в. рынок	про-во	20.10.97-20.07.98	не известен размер УК
«Медполимер»	в. рынок	про-во	01.08.97-31.07.98	не соответствует профилю объекта оценки
«Октябрь»	в. рынок	про-во	28.08.97-31.07.98	не зафиксировано сделок
«Органика»	в. рынок	про-во	24.11.97-09.01.98 17.04.98-31.07.98	выборка непредставительна
«Синтез»	в. рынок	про-во	21.11.97-16.03.98	не известен размер УК
«Фармакон»	РТС-2	про-во	08.12.97-31.07.98	выборка представительна

На основе анализа данных таблицы 22 можно сделать вывод о том, что реально в качестве компаний-аналогов целесообразно взять лишь «Дальхимфармзавод» и «Фармакон».

Акции этих предприятий, во-первых, активно котируются на рынке, следовательно, в этом случае можно говорить о формировании на них рыночной цены. Во-вторых, профиль деятельности этих предприятий соответствует профилю объекта оценки. В-третьих, в котировках этих акций нет длительных временных перерывов. В-четвёртых, известен размер уставного капитала этих эмитентов и номинальная цена акций, то есть те данные, которые необходимы для последующей оценки ставки дисконтирования.

Зная доходность акций этих эмитентов, определим значения коэффициентов , а далее, на основе этих коэффициентов, выведем общий коэффициент :

( 37 ), где

- доля i - й ценной бумаги в портфеле;

Все необходимые для определения коэффициента данные сведены в таблицу 23.

Таблица 23

данные для определения

Эмитент			Цена акции, долл. США	Количество акций, шт.
«Дальхимфармзавод»	0,146	0,34	45,0	173449
«Фармакон»	0,021	0,47	0,75	2762600

Как следует из таблицы 23, значения коэффициентов и свидетельствует о том, что, во-первых, акции обоих эмитентов являются недооценёнными, и, во-вторых, эти акции являются низкорискованными, поскольку значения коэффициентов меньше единицы.

Рассчитанное с учётом долей акций суммарное значение составит 0,37.

Однако наряду с высказанными выше выводами, здесь необходимо сделать ещё одно очень важное замечание. Поскольку акции «Фармакона» котируются в РТС-2, то результаты этих котировок следует признать более «рыночными», чем результаты котировок «Дальхимфармзавода», чьи акции обращаются на внебиржевом рынке. Это обстоятельство свидетельствует о непропорциональности весов акций и поэтому ценным бумагам «Фармакона» присвоим весовой коэффициент, равный 0,7, а бумагам «Дальхимфармзавода» - 0,3.

Делая поправку на рыночные веса, окончательно получаем, равное 0,39.

Теперь выберем безрисковую ставку доходности. Как показал анализ, проведённый в главе II, в качестве такой ставки предпочтительно брать ставку Сбербанка РФ. Учитывая, что все выкладки проводятся в долларах США, то и ставку доходности также следует брать по валютным депозитам. Её максимальная доходность на дату оценки составляет 13,5% при условии, что вносимая сумма превышает 100000 долларов США, а сам вклад делается сроком на один год и более.

Доходность рынка за период 31.08.97-31.07.98 гг. составила ( -0,36% ).

Теперь для проведения окончательной оценки осталось только определить поправки , и на несистематический риск.

Вообще говоря, первые две поправки определять не имеет смысла при условии, что ОИС используется на крупном предприятии. Однако в нашем случае коммерческое использование ОИС предполагается проводить в рамках небольшого предприятия, созданного в форме закрытого акционерного общества. Поэтому в данном случае эти поправки делать необходимо.

Исходя из данных, изложенных в пункте 2.3.5, предположим, что риск вложений в малый бизнес может доходить до 77% от безрисковой ставки, риск за закрытость компании составляет диапазон 2077% от безрисковой ставки, а страновой риск составляет разницу в 3,58,5% между уровнями доходности по безрисковым ставкам в России и США.

При практической оценке для поправок ивозьмём значения, лежащие в верхней части диапазона, а для поправки - в нижней части диапазона значений этих поправок.

Тогда рисковые премии имеют следующий вид:

риск вложения в малые предприятия......10,1%;

риск за закрытость компании...................3,4%;

страновой риск...........................................8,1%;

Подставив в формулу ( 26 ) все составляющие, окончательно получаем значение ставки дисконтирования k, равное 29,7%.

Альтернативная оценка, выполненная на основе разработанного метода венчурного капитала ( см. пункт 2.3.5, глава II, а также приложение 9 ), дала значение, равное 18,2%. Таким образом, разрыв составляет 11,5%.

Попытаемся дать разумное объяснение полученному расхождению. Здесь можно выдвинуть несколько гипотез.

Первая из них связана с самим ОИС и состоит в том, что в нашем случае точно выделить уровень всех произведённых затрат C не представляется возможным. Такое положение связано больше не с калькуляцией затрат при непосредственном коммерческом использовании ОИС, а с тем уровнем прошлых затрат, начиная с выработки идеи до создания активного вещества.

Вторая гипотеза связана с самим методом венчурного капитала. Исходя из концепции этого метода, можно предположить, что образовавшийся разрыв связан с исключительной концентрацией самого метода на временных и финансовых затратах конкретного объекта. То есть, иными словами, метод учитывает несистематическую составляющую риска и не учитывает в полной мере систематическую составляющую.

Наконец, третья гипотеза заключается в том, что, ввиду отсутствия отечественной статистики, касающейся как провалов новых товаров, так и новых фирм на отечественном рынке, изначально неверно задан верхний предел риска. Напомним, что в нашем случае этот предел составляет 80%.

Подводя итог высказанным соображениям, можно отметить следующее. Саму концепцию построения метода венчурного капитала можно признать продуктивной, а возникающие расхождения при оценке связаны с погрешностями в исходных данных.

Итак, имеем следующее. Как мы определили, ставка дисконтирования k на дату проведения оценки лежит в диапазоне 18,229,7%. Принимая во внимание, что оценка ставки с использованием модели CAPM более объективна по отмеченным выше причинам по сравнению с оценкой на основе метода венчурного капитала, выберем верхний предел ставки, то есть 29,7%.

На этот выбор оказало влияние также и то, что как и препараты, действующие на ЦНС, препараты онкологической группы являются довольно рискованными коммерческим продуктами.

Последней входной переменной является цена P.

Формирование цены целесообразно начать с изучения ценового спектра препаратов этой фармакотерапевтической группы. Хотя в настоящее время на российском фармацевтическом рынке присутствует огромное количество всевозможных противоопухолевых лекарственных средств, задача ценового анализа несколько упрощается. Воспользовавшись перечнем жизненно важных лекарственных средств, мы тем самым уменьшаем список препаратов, которые следует принять во внимание.

Ниже на рисунках 18 и 19 представлен ценовой спектр в расчёте на одну дозу препарата.

Рис. 18. ценовой спектр противоопухолевых препаратов

Рис. 19. ценовой спектр противоопухолевых препаратов ( продолжение )

Анализ гистограмм, представленных на рисунках 18 и 19, позволяет сделать вывод о том, что построенный ценовой спектр препаратов этой фармакотерапевтической группы является чрезвычайно широким и варьирует в пределах от 0,01 до 261 долларов США за одну дозу.

Медиана ценового спектра равна 4,45 доллара США, а среднее арифметическое значение цены - 65,76 долларов. На основе этих данных можно сделать ряд выводов.

Во-первых, препараты данной фармакотерапевтической группы являются дорогими. Во-вторых, ценовой спектр несимметричен и сдвинут в сторону более дорогих препаратов, так как Me<.

Теперь приступим к самой процедуре формирования цены P.

Определение цены с применением какого-либо из перечисленных в пункте 2.3.2, за исключением экспертного, методов ценообразования является проблематичным. Это следует из того факта, что информация, необходимая для проведения анализа эффективности противоопухолевых препаратов, оказалась труднодоступной и малодостоверной.

При формировании цены экспертным методом исходим из того, что оцениваемый объект является социально значимым. Так, достаточно упомянуть, что количество онкобольных составляет примерно 1,5% от всего населения России.

Учитывая тот факт, что невозможно обоснованно сформировать цену, не зная ни затрат, ни объёма рынка, ни, наконец, значения ставки дисконтирования и длительности ЖЦТ, соберём вместе результаты ранее проделанных исследований.

Во-первых, оцениваемый объект относится к фармацевтической отрасли промышленности. Средний темп роста фармацевтического рынка России за период 1996-2001 гг. составит 21,4%, в то же время средний темп роста рынка противоопухолевых препаратов составит 1520% ( см. рис. 16 ) ( принцип зависимости от внешней среды ).

Во-вторых, оцениваемый объект можно с полным правом отнести к объектам рыночной новизны. Оценка группового значения по техническим параметрам на основе модели с идеальной точкой дала значение, равное 0,14; некоторое ухудшение характеристик оцениваемого объекта снижает этот показатель до 0,299, то есть приблизительно на 113,6% ( принцип полезности, принцип замещения ).

В-третьих, препарат, кроме онкологии, можно использовать при лечении различных иммунодепрессивных состояний, иными словами, спектр применения препарата расширяется ( принцип наилучшего и наиболее эффективного использования ).

В-четвёртых, учитывая структуру российского фармацевтического рынка ( см. рис. 17 ), в будущем вероятнее всего ожидать конкурентной борьбы со стороны импортных препаратов. Однако в настоящее время присутствие объектов-аналогов оцениваемому объекту на российском фармацевтическом рынке не обнаружено ( принцип конкуренции ).

В-пятых, исходя из существующих характеристик оцениваемого объекта, длительность жизненного цикла довольно продолжительна и составляет приблизительно 12 лет.

Коэффициент эластичности спроса по цене на оцениваемый объект, учитывая его специфику, скорее всего, будет иметь значение, меньшее единицы, хотя данных, подтверждающих или опровергающих это предположение, найти не удалось.

Результаты моделирования вероятных изменений объёмов продаж и цены ( см. рис. П.6.1, приложение 6 ) показали незначительные изменения зависимых величин. Знание таких связей снижает риск совершения ошибки при оценке объёмов продаж или цены и подтверждает целесообразность применения коэффициента эластичности по цене .

Напомним, что оцениваемый объект обладает правовой защитой, что не исключает в перспективе возможность повышения цены в пределах 1040%.

Анализ ценового спектра ( см. рис. 18 и 19 ) показал, что, как правило, препараты этой фармакотерапевтической группы являются дорогими. С другой стороны, анализ графика, изображённого на рисунке 4 ( см. пункт 2.3.1, глава II ), показывает резкое расслоение населения России по уровню доходов ( принцип соответствия между спросом и предложением ).

Таким образом, данный препарат, скорее всего, представляется достаточно дорогим, но вместе с тем его цена должна быть такой, чтобы препарат оказался доступен большинству нуждающихся в нём.

Из всего вышесказанного можно заключить, что, вероятнее всего, оцениваемый объект будет востребован рынком, причём уровень рентабельности производства может составить значение, превышающее 30%, что коррелирует с значением выбранной ставки дисконтирования. Напомним, что ставка дисконтирования равна 29,7%. ( принцип возмещения ).

Реально цена за один флакон оцениваемого объекта с учётом уровня платёжеспособности населения может составить 3,13,4 доллара США, следовательно, цена за одну упаковку составит 99,2108,8 долларов США ( в одной упаковке 32 флакона ). Учитывая тот факт, что в период происходящего кризиса цены больше подвержены изменению в сторону увеличения, чем снижения, окончательно цену за упаковку выберем равной 108 долларов США ( принцип изменения стоимости ).

3.3. Оценка инвестиционной стоимости объекта.

Зная предполагаемую ёмкость рынка ( см. таблицы 15 и 16 ) и цену на наш продукт, определим ежегодные объёмы производства. Эти данные приведены в таблицах 24 и 25.

Таблица 24

предполагаемый объём продаж в прогнозный период*

Период	1999	2000	2001	2002	2003
пессимистический	6400	7700	8900	10200	11500
наиболее вероятный	10900	13100	15300	17500	19700
оптимистический	18700	22400	26200	30000	33700

*значения вариантов развития рынка даны в натуральных единицах - количестве упаковок - с учётом округления в пределах 100 упаковок.

Таблица 25

предполагаемый объём продаж в постпрогнозный период*

Период	2004	2005	2006	2007	2008	2009	2010
пессимистический	8100	5600	4000	2800	1900	1400	1000
наиболее вероятный	13800	9600	6800	4700	3300	2300	1600
оптимистический	23600	16500	11600	8100	5700	4000	2800

*значения вариантов развития рынка даны в натуральных единицах - количестве упаковок - с учётом округления в пределах 100 упаковок.

Воспользовавшись формулой ( 12 ), определим значение NPV для трёх вариантов - пессимистического, наиболее вероятного и оптимистического. Все выкладки, связанные с NPV в прогнозном периоде, сведены в таблицу 26, а выкладки NPV в постпрогнозном периоде - в таблицу 27.

При использовании формулы ( 12 ) следует различать инвестиции, условно-постоянные и условно-переменные затраты.

К инвестициям отнесём расходы на закупку оборудования, срок эксплуатации которого не меньше длительности прогнозного периода, а также затраты на получение правовой охраны.

К условно-постоянным затратам отнесём затраты, имеющие периодический характер, но не зависящие от предполагаемых объёмов выпуска, а к условно-переменным затратам отнесём периодические затраты, чья величина связана с изменением объёма выпуска продукции на основе оцениваемого объекта.

Кроме того, в данном случае существует некоторая промежуточная категория затрат, связанных с закупкой оборудования длительного пользования, чей срок эксплуатации может превышать прогнозируемый период, однако объёмы затрат для которого зависят некоторым образом от объёмов производства.

К такому типу оборудования можно отнести биксы, стерилизатор, петледержатель, стакан мерный, штатив. Поэтому при проведении оценки исходим из того, какое количество перечисленного выше инструмента требуется для производства максимальной годовой партии препарата, составляющей 33700 упаковок.

Объёмы инвестиций, которые необходимо освоить в первые полгода, составляют 106946,28 долларов США, а после трёх лет работы дополнительно потребуется внести ещё 1980 долларов США. Тогда:

долларов США.

Объём условно-постоянных затрат составляет приблизительно 33840 долларов США.

Объём условно-переменных затрат при условии выпуска базовой партии препарата ( 500 упаковок ) составляет 5228,42 долларов США. Однако анализ структуры этих затрат показал, что возможна некоторая экономия при увеличении объёмов производства. Эта экономия связана с более полной загрузкой основных фондов, увеличением производственного цикла с 3 часов в день ( при производстве 500 упаковок в год ) до 24 часов при производстве предполагаемых объёмов ( см. таблицы 24 и 25 ). Поэтому перечисленные выше поправки также следует учитывать.

Изучение технологического цикла показало, что эффект опыта если и проявит себя, то в незначительных уменьшениях уровня издержек. Патентообладатель подтвердил это предположение, поскольку в технологическом цикле слишком мало процедур, за счёт которых мог бы проявить себя этот эффект. Поэтому при дифференциации затрат эффект опыта не окажет заметного влияния на величину издержек.

Поскольку окончательное значение - NPV - предполагается получать в денежных единицах, то здесь целесообразно, зная цену на производимый продукт и уровень прогнозируемых продаж в натуральных единицах, выразить ёмкость рынка в денежных единицах. В таблицах 26 и 27 представлена оценка NPV в прогнозном и постпрогнозном периодах для наиболее вероятного варианта развития рынка.

Таблица 26

оценка NPV в прогнозный период, долл. США

Наименование	1999	2000	2001	2002	2003
доход	1177200	1414800	1652400	1890000	2127600
затраты	141990,6	164069,2	185054,6	206713,6	230148,1
прибыль до амортизации	1035209,4	1250730,8	1467345,4	1683286,4	1897451,9
амортизация ( 10,0% )	77035,2	77035,2	77035,2	77035,2	77035,2
налогооблагаемая прибыль	958174,2	1242995,6	1390310,2	1606251,2	1820416,7
налог на прибыль ( 35,0% )	335360,9	435048,5	486608,6	562187,9	637145,9
чистая прибыль	622813,2	807947,1	903701,6	1044063,3	1183270,9
чистая прибыль плюс амортизация	699848,4	884982,3	980736,8	1121098,5	1260306,1
дисконтирование ( 29,7% )	1,446	1,875	2,432	3,154	4,091
Итого	483989,2	471990,6	403263,5	355452,9	308067,9
	2022764,1

Таблица 27

оценка NPV в постпрогнозный период, долл. США

Наименование	2004	2005	2006	2007	2008	2009	2010
доход	1490400	1036800	734400	507600	356400	248400	172800
затраты	158026,2	129672,5	100113,8	80258,9	66533,5	57150,5	50370,9
прибыль до амортизации	1332373,8	907127,5	634286,2	427341,1	289866,5	191249,5	122429,1
амортизация ( 10,0% )	77035,2	77035,2	77035,2	77035,2	77035,2	---	---
налогооблагаемая прибыль	1255338,6	830092,3	557251,0	350305,9	22831,3	191249,5	122429,1
налог на прибыль ( 35,0% )	439368,5	290532,3	195037,9	122607,1	74490,9	66937,3	42850,2
чистая прибыль	815970,1	539560,0	362213,2	227698,8	138340,4	124312,2	79578,9
чистая прибыль плюс амортизация	893005,3	616595,2	439248,4	304734,0	215375,6	124312,2	79578,9
дисконтирование ( 29,7% )	5,306	6,881	8,925	11,576	15,014	19,473	25,257
Итого	168301,0	89608,4	49215,5	26324,6	14344,9	6383,8	3150,8
	357329,0

Таким образом, для варианта наиболее вероятного развития рынка имеем:

долларов США.

Подобные вычисления проделаем также для пессимистического и оптимистического вариантов развития рынка, учитывая при этом, что:

Значения NPV для трёх вариантов приведены в таблице 28, здесь же приведён алгоритм оценки рисков, связанных с коммерческим использованием оцениваемого объекта.

Таблица 28

оценка значений NPV и оценка рисков*

Вариант развития рынка	Объём продаж, уп.	NPV, долл.	Вероятность	Результат
пессимистический	69500	1291847,2	0,3	387554,2
наиболее вероятный	118600	2272332,0	0,5	1136166,0
оптимистический	203300	3948207,6	0,2	789641,5
ожидаемая NPV, долл.	2313361,7
среднее квадратическое отклонение	226985978Е4
коэффициент вариации v	981195,4

*значения объёмов продаж даны с учётом постпрогнозного периода.

Проделаем те же самые вычисления, но при ставке дисконтирования, равной 18,2%. Полученные значения приведены в таблице 29.

Таблица 29

оценка значений NPV и оценка рисков*

Вариант развития рынка	Объём продаж, уп.	NPV, долл.	Вероятность	Результат
пессимистический	69500	1932634,6	0,3	579790,4
наиболее вероятный	118600	3354506,0	0,5	1677253,0
оптимистический	203300	5764239,2	0,2	1152847,8
ожидаемая NPV, долл.	3409891,2
среднее квадратическое отклонение	17648099Е5
коэффициент вариации v	517556,0

*значения объёмов продаж даны с учётом постпрогнозного периода.

Перед проведением дальнейшего анализа отметим, что в данном конкретном примере для нас не стоит проблема выделения прибыли, приходящейся на оцениваемый ОИС, поскольку сам актив непосредственно является действующим началом лекарственного препарата. Поэтому считаем, что все сгенерированные денежные потоки отражают стоимость нашего ОИС.

Кроме того, повторим ещё раз, что, несмотря на оптимистические результаты, приведённые в таблице 29, в дальнейшем представляется целесообразным всё же придерживаться результатов таблицы 28. Напомним, что одна ставка дисконтирования отличается от другой на 11,5%. В итоговых выкладках эта разность способна вызывать расхождения в 1096529,5 долларов США, что составляет 47,4%. Полученная величина возможных расхождений лишний раз доказывает о необходимости тщательного проведения оценки ставки дисконтирования k.

В литературе ( см., например [ 29, С. 49 ] ) довольно часто приводят формулу расчёта средневзвешенной доходности:

( 38 ), где

E - средневзвешенная доходность;

a - пессимистическая оценка;

4m - наиболее вероятная оценка;

b - оптимистическая оценка;

Воспользовавшись данными таблицы 28 и формулой ( 38 ), оценим величину ожидаемой NPV. В итоге получаем значение, равное 2388230,5 долларов США. Проделав ту же самую операцию для данных таблицы 29, имеем NPV, равную 3519149,6 долларам США.

В обоих случаях значения, полученные на основе формулы ( 38 ), превосходят значения, приведённые в таблицах 28 и 29, на 3,2%, что является приемлемым приближением.

Анализируя полученные результаты, отметим, что таких значений и следовало ожидать, поскольку вероятности для каждого из вариантов развития рынка оставались в обоих вариантах постоянными.

Можно сделать вывод, что формулу ( 38 ) представляется целесообразным использовать для контрольной проверки получаемых результатов. Кроме того, очевидно, можно утверждать, что при оценке NPV мы не ошиблись в выборе величин вероятности, то есть сценариев развития рынка - пессимистического, наиболее вероятного и оптимистического.

Теперь исследуем влияние ставки дисконтирования на риски проекта. Так, проделанный анализ значений коэффициента вариации v для двух вариантов - со ставкой дисконтирования 29,7% и 18,2% - показал следующее.

В первом варианте значение коэффициента вариации составляет 42,4%. Поскольку оно превышает 40%-й рубеж, это говорит о высокой степени риска при коммерческом использовании данного объекта.

Во втором варианте получили значение, равное 15,2%, что говорит об умеренной степени риска.

Таким образом, из приведённых выше вычислений можно сделать вывод о зависимости коэффициента вариации v, а значит, и степени риска проекта в целом, от размера ставки дисконтирования.

Учитывая, что в конкретном примере отдаётся предпочтение ставке дисконтирования, равной 29,7%, коммерческое использование оцениваемого объекта следует признать рискованным.

Теперь остановимся на анализе результатов NPV в постпрогнозный период. Напомним, что эти результаты можно получить как с помощью стандартной процедуры дисконтирования, так и на основе использования модели М. Гордона ( см. формулу ( 33 ), пункт 2.3.6, глава II ). Третья модель - модель бессрочного аннуитета - здесь неприменима ввиду большой вариации денежных потоков.

Пожалуй, наиболее ответственным при пользовании формулой М. Гордона является момент корректного выбора скорости роста дивидендов.

В нашем случае и «Дальхимфармзавод», и «Фармакон» дивиденды выплачивают, однако для «Дальхимфармзавода» сам размер и периодичность выплат дивидендов неизвестны. Что касается «Фармакона», то он дивиденды выплачивает, но выплаты носят нерегулярный характер. В последние два года размер дивидендов для этого предприятия составил 125 и 150 рублей на акцию соответственно.

Если отталкиваться от этих значений, то рост дивидендов составляет 20,0%. Однако здесь необходимо учесть следующее. Во-первых, можно предположить, что в современных экономических условиях не все фармацевтические предприятия вообще выплачивают дивиденды. Во-вторых, как показали данные по «Фармакону», эти выплаты не носят регулярного характера. Из этого можно заключить, что рост дивидендов за продолжительный период составит меньше 20,0%. Скорее всего, реально в нынешней экономической ситуации можно рассчитывать на периодические платежи в размере 25%. При проведении оценки выберем нижнее значение этого диапазона.

Теперь для проведения сравнительного анализа денежных потоков в постпрогнозном периоде у нас есть все исходные данные. Ниже в таблице 30 приводятся результаты проведённых выкладок.

Таблица 30

сравнительный анализ результатов оценок NPV в постпрогнозном периоде, долл. США

Прогноз	Пессимистический	Наиболее вероятный	Оптимистический
метод дисконтирования	209318,1	357329,0	636012,3
модель М. Гордона	354854,2	607584,8	1029198,2
ошибка	+69,5%	+70,0%	+61,8%

Анализ данных таблицы 30 показал, что при применении двух методов оценки NPV в постпрогнозном периоде расхождение составляет более 61%. Полученные расхождения можно объяснить нескольким причинами.

Во-первых, тем, что данные NPV по продажам в постпрогнозном периоде, полученные с помощью метода дисконтирования, не учитывают эффект затухания ( см. таблицу 27 ), поскольку они жёстко связаны со значением ЖЦТ. В нашем случае это значение равно 12 годам, однако если сделать поправку на остаточную диффузию рынка, то длительность ЖЦТ может превысить 12-летний порог.

Поэтому, вполне вероятно, что полученные выше расхождения можно объяснить именно тем, что модель М. Гордона учитывает этот эффект остаточной диффузии рынка в постпрогнозном периоде, в то время как процедура ДДП его игнорирует.

Во-вторых, фактором, влияющим на получаемые значения с использованием этой модели, является отсутствие роста рисковой составляющей в знаменателе формулы. Что касается метода ДДП, то с увеличением временного периода рост рисковой составляющей в ставке дисконтирования увеличивается. Анализ этого влияния подробно рассмотрен в пункте 2.3.6.

В-третьих, фактором, оказывающим влияние на получаемые с использованием модели М. Гордона значения, является предположение о среднем постоянном темпе роста денежных потоков, хотя на практике такого может и не наблюдаться.

Таким образом, имеем следующее. С одной стороны, метод ДДП при оценке NPV в постпрогнозном периоде даёт явно заниженные значения, с другой стороны, оценка денежных потоков на основе модели М. Гордона даёт завышенные значения NPV.

Подытожим сказанное: если денежные потоки в постпрогнозный период оценивать с использованием метода ДДП, то ожидаемая NPV составляет 2313361,7 долларов США. В случае использования модели М. Гордона результат составит 2560787,5 долларов США.

Выбирая среднее значение, окончательно имеем 2437074,6 или округлённо 2440000 долларов США. Такова инвестиционная стоимость оцениваемого объекта.

Резюме главы III

результаты оценки технического уровня объекта подтвердили целесообразность применения модели с идеальной точкой.

результаты анализа изменения объёма V и цены P, проведённого с использованием коэффициента эластичности по цене , подтвердили целесообразность проведения этой процедуры.

результаты дифференциации затрат C доказали целесообразность применения метода максимальной и минимальной точки и метода оценки затрат для базового объёма производства.

результаты формирования цены P на основе построения ценового ряда функциональных аналогов подтвердили практическую применимость этого метода.

результаты оценки периода прогнозирования t с использованием метода анализа ставок роялти подтвердили практическую применимость этого метода.

результаты оценки ставки дисконтирования k с помощью алгоритма вычисления поправок на несистематический риск для модели CAPM подтвердили практическую применимость этого алгоритма.

результаты оценки ставки дисконтирования k с помощью метода венчурного капитала подтвердили практическую применимость этого метода; вместе с тем они показали, что необходимо более точное задание верхнего предела рисков.

результаты вычисления коэффициента вариации v подтвердили целесообразность проведения этой процедуры при оценке инвестиционной стоимости ОИС.

Заключение

Проведённое исследование позволяет сделать следующие выводы, отражающие основные результаты диссертации.

1. Анализ отечественных и зарубежных методик оценки стоимости ОИС показал, что большинство отечественных методик являются затратными, а зарубежные методики необходимо адаптировать к отечественным условиям экономики переходного периода.

Кроме того, для ряда проанализированных методик характерно получение смещённого результата оценки, обусловленного некорректными алгоритмами, лежащими в основе этих методик.

2. Анализ методик оценки стоимости ОИС во временном разрезе показал, что на сегодняшний день подавляющее большинство публикуемых работ можно классифицировать как доходные. Такое положение является прямым следствием современного уровня развития товарных рынков России.

Среди предлагаемых методов в рамках доходного подхода наиболее популярным является метод ДДП. Вместе с тем вопросы оценки входных переменных, за исключением ставки дисконтирования, обходятся стороной.

3. Для устранения существующей асимметричности информации между правообладателем ОИС и инвестором автором диссертации предложена методика оценки конкурентоспособности ОИС. В рамках этой методики разработаны алгоритмы оценки эстетического и технико-экономического уровней ОИС, основанные на применении модели с идеальной точкой.

4. Анализ статистики провалов новых товаров на рынке, а также результаты моделирования с использованием основной формулы оценки NPV показали, что наибольшее влияние на результаты получаемых оценок оказывают следующие переменные: объём продаж V, цена P и ставка дисконтирования k.

5. При формировании цены P на уникальную продукцию автором диссертации предложен алгоритм формирования цены P на основе анализа ценового ряда функциональных аналогов.

6. При дифференциации затрат C автором диссертации предложен метод оценки затрат для базового варианта производства, а также предлагается учитывать возможные проявления эффекта масштаба и эффекта опыта.

Для выделения затрат C, приходящихся на конкретный ОИС при многопродуктовом производстве, автор диссертации предлагает использовать алгоритм выделения релевантных затрат.

7. Для оценки периода прогнозирования t автор диссертации разработал и предлагает к практическому применению метод анализа ставок роялти.

8. Анализ методов оценки ставки дисконтирования k показал, что многие из них используют безрисковую ставку.

Для проведения обоснованного выбора финансового инструмента, доходность по которому можно было бы использовать в качестве безрисковой ставки, автор диссертации сформулировал и обосновал критерии анализа ценных бумаг.

Проведённый анализ показал, что в современных условиях в качестве безрисковой ставки целесообразно использовать ставку доходности по депозитам Сбербанка РФ.

9. Для оценки ставки дисконтирования k автор диссертации разработал метод венчурного капитала. Кроме того, в рамках использования модели CAPM автором диссертации разработан алгоритм оценки поправок на несистематический риск.

10. Автором диссертации разработан алгоритм выделения доли прибыли, приходящейся на ОИС и полученной от реализации продукции, произведённой с применением данного ОИС.

11. Автором диссертации выявлено и продемонстрировано влияние на получаемую оценку таких факторов, как: инфляция, риски, налогообложение и организационно-правовая форма предприятия, где предполагается коммерческое использование ОИС.

12. Для оценки величины погрешности, предположительно совершённой при оценке объёма продаж V или цены P, предлагается использовать коэффициент эластичности спроса по цене .

В качестве характеристики меры риска автором диссертации предлагается использовать коэффициент вариации v.

13. Результаты апробации автором диссертации известных методов оценки входных переменных, а также коэффициента эластичности спроса по цене и коэффициента вариации v подтвердили их практическую применимость.

Результаты апробации разработанных автором диссертации методов оценки входных переменных и критериев анализа ценных бумаг подтвердили целесообразность и возможность их практического применения.

Основные теоретические положения диссертации и алгоритмы оценки входных переменных на практике могут использоваться по нескольким направлениям:

в качестве методических рекомендаций для владельцев ОИС, а также фирм, специализирующихся на вопросах стоимостной оценки ОИС;

в качестве методики для составления бизнес-плана;

В заключение следует отметить, что по мере развития товарного и фондового рынков России будут становиться актуальными те методы, которые в настоящее время ещё недостаточно или вообще не используются в практике как оценки стоимости ОИС, так и оценки инвестиционной стоимости. Поэтому продолжение исследований в этой области является целесообразным и позволит содействовать продолжающейся структурной перестройке и развитию российской экономики.

Список литературы

Азгальдов Г. Г., Райхман Э. П. О квалиметрии./ Под. ред. Гличева А. В. - М.: Издательство стандартов, 1973. - 172 с.

Арсеньев В. Бумага ГКО стерпит.// Деньги. - 1998. - №19. - С. 43-45.

Арсеньев В. Завтрашние доходы уже сегодня. Прогноз доходности инвестиций.// Деньги. - 1997. - №42. - С. 49-54.

Арсеньев В., Кацман Ю. Заём окончен.// Деньги. - 1998. - №27. - С. 9-12.

Артемьев И. Е. Рынки технологии в мировом хозяйстве. - М.: Наука, 1992. - 218 с.

Бригхем Ю., Гапенски Л. Финансовый менеджмент: полный курс. - С.-Пб.: Экономическая школа, 1997. - т. 1,2. - 1166 с.

Бромберг Г. В. Экономические проблемы инновационного процесса в условиях рыночной экономики. - М.: ВНИИПИ, 1995. - 47 с.

Бромберг Г. В. Экономические расчёты на основе оценки значимости изобретений.// Патенты и лицензии. - 1994. - №12. - С. 13-19.

Бромберг Г. В., Хин В. Ю., Лынник Н. В. Рекомендации по определению стоимости объектов промышленной собственности. - М.: Поиск, 1993. - 23 с.

Бромвич М. Анализ экономической эффективности капиталовложений. - М.: Инфра-М, 1996. - 432 с.

Валдайцев С. В. Оценка бизнеса и инноваций. - М.: Филинъ, 1997. - 336 с.

Валеев Г. Г. Оценка долевого участия изобретений в прибыли от реализации продукции.// Патентная информация. - 1995. - №3. - С. 38-44.

Валеев Г. Г. Рекомендации, которые не рекомендуются к применению.// Патентная информация. - 1995. - №7. - С. 64-66.

Вальтух К. К. Удовлетворение потребностей общества и моделирование народного хозяйства. - Новосибирск: Наука, 1973. - 378 с.

Вальтух К. К., Дементьев Н. П., Ицкович И. А. Математический и статистический анализ функции потребления. - Новосибирск: Наука, 1986. - 167 с.

Вентцель Е. С., Овчаров Л. А. Теория вероятностей. - М.: Наука, 1988. - 480 с.

Вишкарёв А. Ф., Клюев М. П., Миронов С. О. Методика технико-экономической оценки значимости изобретений./Актуальные вопросы экспертизы технических решений. межинститутский сборник научных трудов. - М.: ВНИИПИ,1984.- С.73-82.

Волков А. В. К оценке значимости технических решений./Актуальные вопросы экспертизы технических решений. Межинститутский сборник научных трудов. - М.: ВНИИПИ, 1984. - С. 61-73.

Волконский В. А. Модель оптимального планирования и взаимосвязи экономических показателей. - М.: Наука, 1967. - 152 с.

Волконский В. А. Об объективной математической характеристике народного потребления/ Экономико-математические методы. - М.: 1963. - вып. 1. Народнохозяйственные модели. Теоретические вопросы потребления. - С. 201-240.

Волконский В. А. Целевая функция потребления, её использование в планировании и метод её построения. - Новосибирск: 1962. - 6 с.

Временные методические рекомендации по оценке стоимости объектов промышленной собственности, имеющих правовую охрану на территории Российской Федерации, на предприятиях, подведомственных Госкомоборонпрому, при осуществлении их приватизации и акционирования. Приложение №1 к приказу Государственного комитета Российской Федерации по оборонным отраслям промышленности от 01.02.96 г. №62.

Гмошинский В. Г. Инженерное прогнозирование. - М.: Энергоиздат, 1982. - 208 с.: илл.

Гмошинский В. Г. Оценка инженерно-технической значимости и рентабельности изобретений.// Вопросы изобретательства. - 1966. - №7. - С. 18-21.

Гмошинский В. Г., Флиорент Г. И. Теоретические основы инженерного прогнозирования. - М.: Наука, 1978. - 304 с.

Гранберг А. Г. Математические модели социалистической экономики. - М.: Экономика, 1978. - 351 с.: илл.

Гранберг А. Г. Целевая функция благосостояния и критерии оптимальности в прикладных народнохозяйственных моделях.// Проблемы народнохозяйственного оптимума. - М.: 1966. - вып. 1. - С. 56-105.

Грибовский С. В. Методы капитализации доходов. - С.-Пб.: 1997. - 172 с.

Григорьев В. В., Федотова М. А. Оценка предприятия: теория и практика. - М.: Инфра-М, 1997. - 320 с.

Десмонд. Г. М., Келли Р. Э. Руководство по оценке бизнеса. - М.: РОО, Академия оценки, 1996. - 264 с.

Дихтль Е., Хёршген Х. Практический маркетинг. - М.: Инфра-М, Высшая школа, 1996. - 255 с.: илл.

Зинов В. Г. Интеллектуальная собственность в сфере гражданского оборота.// Проблемы интеллектуальной собственности. - 1996. - №6. - С. 39-49.

Инновационный менеджмент. Справочное пособие./ Под. ред. Завлина П. Н., Казанцева А. К., Миндели Л. Э. - С.-Пб.: Наука, 1997. - 560 с.

Инструкция по подсчёту экономии от внедрения изобретений и рационализаторских предложений. Утверждена Комитетом по делам изобретений и открытий при Совете Министров СССР 22.12.59 г.. - М.: 1967. - 27 с.

Калинин А., Тузинская Т. Как определить предварительную стоимость объектов ИС.// Интеллектуальная собственность. - 1997. - №9-10. - С. 2-4.

Карганов С. А. Измерение эффективности инвестиций в нововведения. - С.-Пб.: 1996. - 82 с.

Козырев А. Н. Оценка интеллектуальной собственности. - М.: Экспертное бюро-М, 1997.- 289 с.

Конов Ю. П., Мазнев С. Ф. Критерии оценки использования высокоэффективных изобретений.// Вопросы изобретательства. - 1983. - №2. - С. 30-34.

Конов Ю. П., Мазнев С. Ф. Ускорение использования изобретений ( про- гнозирование, эффективность ). - М.: Машиностроение, 1989. - 152 с.: илл.

Конов Ю. П., Фатькина Л. П. Экономическая оценка использования изобретений. - М.: ВНИИПИ, 1994. - 59 с.

Корольков И. И., Голик С. С., Прахар Ю. Маркетинг. - К.: КТЭИ, 1990. - 92 с.

Коростикова Т. Кого считать богатым?// Аргументы и факты. - 1998. - №18. - С. 7.

Котлер Ф. Основы маркетинга. - С.-Пб.: Коруна, Литера плюс, 1994. - 699 с.

Кудашов В. И. Оценка технико-экономической значимости изобретений.// Вопросы изобретательства. - 1976. - №6. - С. 29-33.

Курбатов А. Н. Оценка значимости изобретений на основе патентной информации.// Вопросы изобретательства. - 1977. - №3. - С. 25-28.

Ламбен Ж.-Ж. Стратегический маркетинг. - С.-Пб.: Наука, 1996. - 589 с.

Леонтьев Б. Б. Рынок интеллектуальной собственности и проблемы оценки.// Вопросы оценки. - 1996. - январь-март. - С. 14-22.

Липпарт С. Автоматическое корыто.// Спрос. - 1997. - №10. - С. 30-35.

Липпарт С. Не снегом единым...// Спрос. - 1997. - №12. - С. 16-20.

Липсиц И. В., Коссов В. В. Инвестиционный проект: методы подготовки и анализа. - М.: БЕК, 1996. - 304 с.

Литвиненко А. Н. Вопросы изучения экономических аспектов конкурентоспособности товара ( на примере машинотехнической продукции ).// Приложение к БИКИ. - 1984. - № 12 - С. 3-86.

Литвиненко А. Н., Татьянченко М. А. Методологические вопросы оценки эко- номических аспектов конкурентоспособности машинотехнической продукции.// Приложение к БИКИ. - 1981. - № 1. - С. 36-69.

Лурье А. Л. Об экономическом смысле нормы эффективности и процентирования капиталовложений.// Экономика и математические методы. - М.: 1965. - т. 1, вып. 1. - C. 137-145.

Лынник Н. В. Интеллектуальная собственность и нематериальные активы. - М.: МИПС, 1996. - 110 с.

Лынник Н. В., Кукушкин А. Г., Подшибихин Л. И. Интеллектуальная собственность и нематериальные активы. - М. : ВНИИПИ, 1996. - 134 с.

Лынник Н., Кукушкин А. Методика оценки стоимости объектов промышленной собственности.// Интеллектуальная собственность. - 1994. - №3-4. - С. 59-63.

Мазнев С. Ф., Кожуховский В. Д. Об оценке значимости изобретений, использованных в объектах техники.// Вопросы изобретательства. - 1981. - №7. - С. 32-37.

Максименко А. М., Пивень Е. Г. Научно-техническая значимость изобретений как критерий технического уровня объектов техники.// Вопросы изобретательства. - 1981. - №1. - С. 45-49.

Малин Б. А. Оценка научно-технической и технико-экономической значимости изобретений.// Вопросы изобретательства. - 1985. - №11. - С. 40-44.

Маркетинг. Сборник./ Общ. ред. Костюхина Д. И. - М.: Прогресс, 1974. - 447 с.

Маркетинг./ Под. ред. Романова А. Н. - М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1996. - 560 с.: илл.

Методика ( основные положения ) определения экономической эффективности использования в народном хозяйстве новой техники, изобретений и рационализаторских предложений. Утверждена постановлением Государственного комитета Совета Министров СССР по науке и технике, Госпланом СССР, АН СССР и Государственным комитетом по делам изобретений и открытий от 14.02.77 г. № 48/16/13/3. - М.: 1977. - 22 с.

Методика определения годового экономического эффекта, получаемого в результате внедрения новой техники. Утверждена ГКНТ Совета Министров СССР 18.02.61 г.. - М.: ГНТК,1961. - 47 с.

Методика определения оптовых цен и нормативов чистой продукции на новые машины, оборудование и приборы производственно-технического назначения./ Утв. постановлением Госкомитета СССР по ценам от 07.12.82 г. №920.

Методика определения оптовых цен на новую машиностроительную продукцию производственно-технического назначения ( временная )./ Утв. постановлением Госкомитета СССР по ценам от 30.10.87 г. №760.

Методика определения цен на продукцию машиностроения с учётом её качества и экономической эффективности применения. - М.: 1970. - 112 с.

Методика определения экономической эффективности внедрения новой техники, механизации и автоматизации производственных процессов в промышленности./ Отв. ред. Хачатуров Т. С. - М.: Издательство АН СССР, 1962. - 47 с.

Методика определения экономической эффективности новой техники. - Одобрена Учёным советом Института экономики АН СССР 15.02.73 г.. - М.: 1973. - 17 с.

Методика оценки эстетического уровня качества изделий куль...