Асват ДамодаранИнвестиционная оценка. Инструментыи методы оценки любых активов
 Скачать 4.17 Mb.
|
|
Глава 8. ОЦЕНКА ПАРАМЕТРОВ РИСКА И СТОИМОСТИ ФИНАНСИРОВАНИЯ В предыдущей главе были изложены основы оценки стоимости привлечения собствен- ного и долгового капитала. Для этого мы рассмотрели оптимальные способы оценки безри- сковой ставки, лежащей в основе определения любых издержек, премии за риск инвести- рования в акции – для измерения стоимости привлечения собственного капитала, а также спреда дефолта – для оценки стоимости привлечения долгового капитала. Однако мы не коснулись вопроса о том, каким образом оценивать параметры риска для отдельных фирм. В данной главе будет обсуждаться процесс оценки параметров риска отдельных фирм с целью определения стоимости привлечения собственного и долгового капитала. Касаясь стоимости привлечения собственного капитала, мы рассмотрим стандартный процесс оценки коэффициента бета для фирмы и обсудим альтернативные подходы. Обра- щаясь к стоимости привлечения долгового капитала, мы проанализируем рейтинги облига- ций, используемые в качестве меры риска дефолта, а также детерминанты этих рейтингов. Глава завершается сведением воедино оценок параметров риска отдельных фирм и общеэкономических оценок безрисковой ставки и премий за риск, чтобы оценить стоимость привлечения капитала для фирмы. Для этого источники капитала должны быть взвешены по их относительной рыночной стоимости. А. Дамодаран. «Инвестиционная оценка. Инструменты и методы оценки любых активов» 240 СТОИМОСТЬ ПРИВЛЕЧЕНИЯ СОБСТВЕННОГО И ДОЛГОВОГО КАПИТАЛА В качестве источника средств для финансирования своих инвестиций фирмы исполь- зуют инвесторов в акции, а также кредиторов. В главе 4 доказывается, что ожидаемая доход- ность для инвесторов в акции должна включать премию за риск инвестирования в акции, содержащийся в этой инвестиции. Мы называем эту ожидаемую доходность стоимостью привлечения собственного капитала. Аналогично этому, доход, который кредиторы ожидают получить на свои инвестиции, включает премию за риск дефолта. Мы называем эту ожидае- мую доходность стоимостью привлечения долгового капитала. Если мы рассмотрим финан- сирование фирмы в целом, то общая стоимость финансирования окажется средневзвешен- ной величиной стоимости привлечения собственного и долгового капитала. Данная глава начинается с оценки риска фирмы, связанного с акциями. При этом мы используем риск инвестирования в акции для оценки стоимости привлечения собственного капитала. Затем мы затронем измерение риска дефолта, которое необходимо для оценки сто- имости привлечения долгового капитала. В завершение мы займемся определением весов – их следует приписать каждой из этих стоимостей для получения стоимости финансирова- ния. А. Дамодаран. «Инвестиционная оценка. Инструменты и методы оценки любых активов» 241 СТОИМОСТЬ ПРИВЛЕЧЕНИЯ СОБСТВЕННОГО КАПИТАЛА Стоимость привлечения собственного капитала – это доходность, которую инвесторы ожидают от инвестиций в собственный капитал фирмы. Модели риска и доходности, опи- санные в главе 4, требовали безрисковых ставок и премии за риск (модель САРМ) или мно- жества премий (модель АРМ и многофакторная модель), подход к определению которых был представлен в предыдущей главе. Кроме того, эти модели требуют знать меру подвер- женности фирмы рыночному риску, реализуемую в форме коэффициента бета. Эти входные данные используются для получения оценки ожидаемой доходности от инвестиции в акции: Ожидаемая доходность = безрисковая ставка + коэфф. бета (премия за риск). Эта ожидаемая доходность для инвесторов в акции включает компенсацию за рыноч- ный риск, свойственный инвестиции, а также стоимость привлечения собственного капи- тала. В данном разделе основное внимание мы уделим оценке коэффициента бета фирмы. Хотя значительная часть этого обсуждения посвящена модели САРМ, его выводы можно распространить на арбитражную модель оценки и на многофакторную модель. Коэффициенты бета В модели САРМ коэффициент бета инвестиции – это риск, который инвестиция добав- ляет к рыночному портфелю. В модели АРМ и многофакторной модели коэффициенты бета инвестиции должны быть измерены относительно каждого фактора. Существуют подходы, предназначенные для оценки этих параметров. Один из таких подходов – это использование исторических данных о рыночных ценах для конкретной инвестиции. Второй подход свя- зан с оценкой коэффициента бета на основе фундаментальных характеристик инвестиции. А третий подход использует данные отчетности фирмы. Исторические рыночные коэффициенты бета. Общепринятый подход к оценке коэффициента бета инвестиции основывается на регрессионном анализе доходности инве- стиции относительно доходности рыночного индекса. Для фирмы, акции которой на про- тяжении длительного периода торгуются на открытом рынке, не представляет большого затруднения оценить доходы, которые инвестор получил бы от своей инвестиции в акции на различных интервалах (например, месячных или недельных) в течение периода. В тео- рии для оценки коэффициентов бета активов эти показатели доходности вложений в акции должны быть соотнесены с доходностью рыночного портфеля (т. е. портфеля, который вклю- чает все торгуемые активы). На практике же мы обычно в качестве приблизительной оценки рыночного портфеля используем какой-нибудь фондовый индекс (например, S&P 500) и оце- ниваем коэффициенты бета для акций относительно индекса. Оценки регрессии коэффициентов бета. Стандартная процедура для оценки коэффи- циентов бета предусматривает выяснение регрессии доходности акции (R.) относительно рыночной доходности (Rm): Rj = a + b Rm где a = точка пересечения на оси абсцисс; b = наклон линии регрессии = ковариация (Rj, Rm)/σ2m. Наклон линии регрессии соответствует коэффициенту бета акции и выражает риско- ванность этой акции. Точка пересечения линии регрессии с осью ординат дает простую оценку эффектив- ности инвестиции в течение периода регрессии, когда доходность измеряется в сравнении с ожидаемой доходностью, полученной по модели оценки финансовых активов. Чтобы понять почему, обсудим следующую запись модели оценки финансовых активов: Rj = Rf + Β(Rm-Rf) = Rf (1 – Β) + ΒRm. А. Дамодаран. «Инвестиционная оценка. Инструменты и методы оценки любых активов» 242 Сравните эту формулировку доходности инвестиции с уравнением доходности из регрессии: Rj = a + b Rm. Таким образом, сравнение точки пересечения с Rf (1 – Β) должно предоставить меру доходности акции, по крайней мере для случая модели оценки финансовых активов 65 . Сум- мируя, можно определить: если a > Rf (1 – Β)… акция была более доходной, чем ожидалось в течение периода регрессии. a = Rf (1 – Β)… доходность акции в течение периода регрессии соответствовала ожиданиям. a < Rf (1 – Β). акция оказалась менее доходной, чем ожидалось в течение периода регрессии. Разница между a и Rf (1 – Β) называется альфой Дженсена 66 , которая предоставляет собой меру того, создает ли рассматриваемая инвестиция доход – больший или меньший, чем требуемый, с учетом рыночной доходности и риска. Например, фирма, заработавшая 15 % в течение периода, когда фирмы с аналогичными коэффициентами бета заработали 12 %, обеспечила себе избыточный доход в 3 %. Точка пересечения также превысит Rf (1 – Β) на 3 %. Третьим показателем, который выводится на основе регрессионного анализа, является R-квадрат (R2) регрессии. Хотя с точки зрения статистики R-квадрат трактуется как «мера добротности построения регрессии», с позиции экономической теории данный показатель позволяет оценить долю риска фирмы, которую можно приписать рыночному риску. В этом случае остаток (1 – R2) можно отнести к специфическому риску фирмы. Последний показатель, достойный упоминания, – это стандартная ошибка оценки коэффициента бета. Наклон линии регрессии, подобно любой статистической оценке, может отличаться от действительного значения, и стандартная ошибка показывает, насколько оши- бочной может быть полученная оценка. Стандартную ошибку можно также использовать для получения доверительного интервала для «истинной» величины коэффициента бета, основываясь на оценке угла наклона. 65 Регрессия иногда вычисляется на основе доходности сверх безрисковой ставки как для акции, так и для рынка. В этом случае точкой пересечения линии регрессии должна служить нулевая отметка, если фактические доходы равны ожидаемым доходам, полученным на основе САРМ. Точка пересечения будет больше нуля, если акции оказались более доходны, чем ожидалось, и меньше нуля, если акции показали меньшую доходность, чем ожидалось. 66 Терминология может ввести в заблуждение, поскольку точка пересечения линии регрессии иногда также называется альфой и сравнивается с нулем в качестве меры доходности с учетом риска. Точку пересечения с осью ординат можно определять на нулевой отметке, только если регрессия выводится с избыточной доходностью и для акции, и для индекса. Безрисковую ставку в каждом случае следует вычесть из валового дохода месяца для обеих инвестиций. А. Дамодаран. «Инвестиционная оценка. Инструменты и методы оценки любых активов» 243 А. Дамодаран. «Инвестиционная оценка. Инструменты и методы оценки любых активов» 244 А. Дамодаран. «Инвестиционная оценка. Инструменты и методы оценки любых активов» 245 Использование коэффициентов бета, полученных от специализированных фирм. Большинство из тех, кто использует коэффициенты бета, получает их от фирм, специали- зирующихся на оценке. Merrill Lynch, Barra, Value Line, Standard & Poor’s, Morningstar и Bloomberg – это лишь небольшой список наиболее известных служб подобного рода. Все они исходят из регрессионных (только что описанных) коэффициентов бета и корректируют их с целью отражения ими ожидаемого в будущем риска, полагаясь на собственное мнение по этому поводу. Многие из этих сервисных служб не раскрывают свои процедуры оценки, в то время как компания Bloomberg является исключением. На рисунке 8.2 представлен оригинальный лист с вычислениями коэффициента бета компании Boeing, выполненными Bloomberg в том же периоде, который был нами рассмотрен ранее (январь 1996 г. – декабрь 2000 г.). А. Дамодаран. «Инвестиционная оценка. Инструменты и методы оценки любых активов» 246 Хотя временной период аналогичен периоду, использованному в нашем предыдущем регрессионном анализе, между данной регрессией и регрессией на рисунке 8.1 отмечаются небольшие различия. Во-первых, при оценке коэффициентов бета Bloomberg использует прирост стоимости акций и рыночный индекс, игнорируя при этом дивиденды 67 . Факт игно- рирования дивидендов не играет столь уж большой роли для компании, подобной Boeing, но становится важным для акций компании, которая либо не выплачивает дивидендов, либо выплачивает их в значительно большем размере по сравнению с рынком. Это объясняет раз- ницу между точкой пересечения (0,50 % против 0,54 %) и коэффициентом бета (0,57 против 0,56). Во-вторых, служба Bloomberg вычисляет также показатель, который она называет скорректированным коэффициентом бета. Он записывается следующим образом: Скорректирован. коэфф. бета = необработ. коэфф. бета (0,67) + 1,00 (0,33). Использованные веса (0,67 и 0,33) для различных акций не отличаются, и данный про- цесс заставляет двигаться все коэффициенты бета к единице. Большинство служб исполь- зует аналогичные процедуры для корректировки коэффициентов бета в сторону единицы. Делая это, они прибегают к эмпирическим данным, свидетельствующим о том, что коэф- фициенты бета для большинства компаний обладают тенденцией со временем двигаться к среднему коэффициенту бета, равному единице. Это может быть объяснено тем фактом, что фирмы по мере своего роста становятся более диверсифицированными в своих продуктовой комбинации и клиентской базе. Хотя можно согласиться со стремлением коэффициента бета 67 Это сделано только для облегчения вычислений. А. Дамодаран. «Инвестиционная оценка. Инструменты и методы оценки любых активов» 247 перемещаться к единице со временем, процесс взвешивания, используемый большинством служб, поражает своей произвольностью и относительной бесполезностью. Выбор оценки для определения коэффициента бета. Возникает три вопроса, кото- рые необходимо решить при проведении регрессионного анализа, описанного выше. Пер- вый из них касается продолжительности периода оценки. Большинство оценок коэффици- ента бета, включая выводы Value Ьте и Standard & Poor’s, предполагают обращение к данным за пять лет, в то время как в оценках Bloomberg используются двухлетние данные. Ком- промисс прост: более длительный период обеспечивает больший объем данных, но харак- теристики специфического риска фирмы могли в течение этого периода измениться. Ска- жем, компания Boeing в течение рассматриваемого периода приобрела Rockwell и McDonnell Douglas, что изменило комбинацию бизнеса и базовые характеристики риска. Второй вопрос относится к интервалу дохода. Данные о доходности акций доступны на недельной, дневной или даже внутридневной основе. Использование дневных или внут- ридневных доходов повышает количество наблюдений в регрессии, но подвергает про- цесс оценки коэффициента бета значительному воздействию необъективности, связанному с периодами отсутствия торговли 68 . Например, коэффициенты бета малых фирм, которые с большей вероятностью страдают вследствие отсутствия торгов, как правило, будут иметь заниженные величины при использовании дневной доходности. Использование недельной или месячной доходности может значительно сократить необъективность вследствие отсут- ствия торговли 69 . В этом случае использование недельной доходности за два года дает оценку коэффициента бета для компании Boeing, равную всего лишь 0,88, в то время как оценка коэффициента бета в месячном масштабе оказывается равной 0,96. Третья проблема, связанная с оценкой, относится к выбору рыночного индекса для использования в регрессионном анализе. Стандартная практика, применяемая большин- ством служб, которые занимаются оценкой коэффициента бета, заключается в оценке коэф- фициентов бета компании относительно рыночного индекса, в который входят ее акции. Таким образом, коэффициенты бета немецких акций оцениваются в сопоставлении с индек- сом Frankfurt DAX, акции Великобритании – с FTSE, японские акции – Nikkei, американские акции – NYSE Composite или S&P 500. Хотя данная практика может обеспечить оценку, ока- зывающуюся приемлемой мерой риска для местного инвестора, возможно, она не будет наи- лучшим подходом для зарубежного или работающего на международном рынке инвестора, которому лучше бы подошел коэффициент бета, оцененный в сопоставлении с международ- ным индексом. Например, коэффициент бета компании Boeing за период 1996–2000 гг., оце- ненный по индексу Morgan Stanley Capital International, который составлен из акций с раз- личных глобальных рынков, равен 0,82. Поскольку разные службы используют неодинаковые периоды при проведении оценки, обращаются к различным рыночным индексам и по-разному корректируют регрес- сионный коэффициент бета, они часто дают отличающиеся оценки коэффициента бета для одной и той же фирмы в один и тот же момент времени. Эти различия в значениях коэффи- циента бета вызывают затруднения, поэтому стоит обратить внимание на то, что оценки, предоставляемые каждой из этих служб, характеризуются определенной стандартной ошиб- кой и, весьма вероятно, что все коэффициенты бета, назначенные для определенной фирмы, находятся в интервале стандартных ошибок, полученных в регрессионном анализе. 68 Необъективность из-за отсутствия торговли возникает вследствие нулевой доходности в этот период (даже если в это время рынок может значительно двигаться вверх или вниз). Использование доходности неторговых интервалов в регрессии снижает корреляцию между доходностью акции, рынком и коэффициентом бета акции. 69 Необъективность может быть, помимо всего прочего, сокращена с помощью статистических методов, предложенных Димсоном и Шоулзом-Уилльямсом (Dimson and Scholes-Williams). А. Дамодаран. «Инвестиционная оценка. Инструменты и методы оценки любых активов» 248 ИНДЕКСНЫЕ ДОМИНАНТЫ И ОЦЕНКА КОЭФФИЦИЕНТА БЕТА В некоторых индексах доминируют одна или несколько акций. В качестве одного из наиболее поразительных примеров можно привести Хельсинкскую фондовую биржу (Helsinki Stock Exchange – HEX) конца 1990-х годов. Компания Nokia, телекоммуникацион- ный гигант, представляла 75 % индекса Helsinki Index по рыночной стоимости. Неудиви- тельно, что регрессия Nokia относительно HEX дала результаты, показанные на рисунке 8.3. Регрессия выглядит безукоризненной. В действительности же, здесь просто исчезает проблема шума, замеченная нами при анализе компании Boeing, которая проистекает из высоких стандартных ошибок. Оценка коэффициента бета имеет стандартную ошибку, рав- ную 0,03, однако эти результаты обманчивы. Низкая стандартная ошибка есть итог регрес- сии Nokia на саму себя, поскольку она доминирует в индексе. Коэффициент бета лишен смысла для типичного инвестора в Nokia, который, по всей вероятности, диверсифицирован, если не глобально, то по крайней мере в отношении европейских акций. Что еще хуже: коэф- фициенты бета всех финских акций относительно HEX становятся коэффициентами бета, оцененными по Nokia. В действительности, коэффициент бета любой другой финской акции в момент проведения этого регрессионного анализа был менее 1. «Как такое возможно, – спросите вы, – если средний коэффициент бета равен единице?» Этот взвешенный средний коэффициент бета равен единице, и если Nokia (составляющая три четверти индекса) обла- дает коэффициентом бета, превосходящим единицу (а это так и есть), то любая другая акция в индексе могла бы иметь коэффициент бета меньше единицы. Оценка исторических коэффициентов бета для компаний на небольших (или фор- мирующихся) рынках. Процесс оценки коэффициентов бета на рынках с небольшим коли- чеством зарегистрированных акций не отличается от процесса, описанного выше. Однако выбор интервалов доходности, рыночного индекса и периода доходности может привести к значительно более серьезным различиям в оценках. А. Дамодаран. «Инвестиционная оценка. Инструменты и методы оценки любых активов» 249 • Когда ликвидность ограничена, как это часто бывает для многих акций на формирую- щихся рынках, коэффициент бета, оцененный на коротких интервалах доходности, как пра- вило, окажется очень предвзятой оценкой. В действительности, использование ежедневной или даже еженедельной доходности на этих рынках будет обычно показывать коэффициент бета, не отвечающий критериям эффективной меры истинного рыночного риска компании. • На многих формирующихся рынках как анализируемые компании, так и сам по себе рынок существенно меняются на протяжении относительно коротких интервалов времени. Использование 5-летних доходов, как в случае с компанией Boeing, для регрессионного ана- лиза может дать коэффициент бета для компании (и рынка), имеющий мало сходства с истин- ным текущим положением дел с акциями компании (и рынка). • Наконец, в индексах, представляющих рыночную доходность на многих неболь- ших рынках, как правило, доминирует несколько крупных компаний. Например, в индексе Bovespa (бразильский индекс) несколько лет доминировала компания Telebras, представляв- шая почти половину индекса. Эта проблема касается не только формирующихся рынков. В германском фондовом индексе DAX одно время доминировали фирмы Allianz, Deutsche Bank, Siemens и Daimler. Когда в индексе доминируют одна или несколько компаний, коэф- фициенты бета, оцененные в сопоставлении с этим индексом, вряд ли покажут истинную меру рыночного риска. В действительности, коэффициенты бета, скорее всего, будут близки к единице для крупных компаний, доминирующих в индексе, и сильно отличаться для остальных компаний. А. Дамодаран. «Инвестиционная оценка. Инструменты и методы оценки любых активов» 250 |