Methodological aspects of evaluating a company’s investment attractiveness

Full Text

Введение В инвестиционном аспекте российский фондовый рынок довольно сложно назвать развитым, поскольку активность инвестирования гораздо ниже, чем в европейских странах. Данное обстоятельство обусловлено целым рядом факторов, влияющих на состояние национальной экономики. Но в любой стране мира критерии принятия инвестиционных решений одинаковы, поскольку инвесторы в основном стремятся к минимизации рисков инвестирования и получению при этом доходности. Актуальной для инвестора представляется проблема выбора инструментов оценки риска и прогнозируемой доходности (привлекательности) объекта инвестирования. Сформированная инвестором выборка показателей риска и доходности (привлекательности) используется в качестве критериев выбора оптимального, на взгляд инвестора, варианта инвестирования. Такая выборка, по мнению авторов, должна включать показатели, отражающие не только реалии и результаты ведения бизнеса, но также учитывающие возможность манипулирования отчетностью компаний-эмитентов. По оценкам специалистов, достоверность бухгалтерской (финансовой) отчетности не может быть обеспечена качеством бухгалтерской информационной системы. При принятии решения инвестор не должен забывать, что рассчитанные значения показателей требуют осторожного к себе отношения и анализа текущей ситуации на рынке. В статье в качестве объектов инвестирования рассмотрены акции компаний «первого эшелона», еще их называют «голубые фишки». Проанализированы данные финансовой отчетности пятнадцати крупнейших российских публичных акционерных обществ: «Аэрофлота», «Татнефти», «Сургутнефтегаза», ГМК «Норильский никель», «Газпрома», «Северстали», «Транснефти», «Русгидро», «Ростелекома», МТС, Магнитогорского металлургического комбината, «Уралкалия», «Роснефти», «Лукойла», группы НЛМК. На основе данных публичной отчетности определены риск и инвестиционная привлекательность указанных компаний. Инвестиционная привлекательность бизнеса независимо от его масштаба оценена с помощью производных финансовых показателей - мультипликаторов. Рассчитаны несколько видов рычагов, соответствующих определенному типу риска компании: операционный, финансовый, внереализационный, интегральный (общий внутренний риск), систематический. Обзор литературы Проблемам методологии оценки инвестиционной привлекательности организации и рисков, присущих различным сторонам деятельности компании, посвящены многочисленные исследования широкого круга авторов. Исследования К. Уолша, В.В. Чечина, А.С. Шапкина, Е.В. Люц подтверждают, что оценка стоимости бизнеса является рыночной необходимостью в условиях изменчивой конъюнктуры экономики. Необходимость системного анализа стоимости компании с использованием совокупности финансовых мультипликаторов обоснована в работах Е.В. Чирковой, В.Г. Когденко. Виды и структура рисков компании на основе показателей эффектов рычагов проанализированы в работе В.Г. Ионина и Н.Ю. Николаевой. Взаимосвязь различных видов прибыли и рисков в теории рычагов явилась предметом исследования А.В. Беккера, Ю.В. Ворожбицкой, Е.Д. Шипуновой. Роль и значение финансовых мультипликаторов в оценке стоимости компании показаны в работах О.А. Землянского, И.В. Косоруковой. Факты, причины и последствия искажения или вуалирования данных бухгалтерской (финансовой) изложены в работах М.А. Алексеева, А.О. Павлюк, Н.В. Ферулева. При проведении исследования данные финансовой отчетности публичных акционерных обществ извлечены из системы комплексного раскрытия информации об эмитентах и профессиональных участниках фондового рынка (СКРИН, http://www.skrin.ru). Методы и подходы В процессе работы над статьей применялись методы математического и корреляционного анализа, экспертных оценок, коэффициентный метод, а также описание, сравнение, группировка и системный подход. Расчет показателей ключевых финансовых мультипликаторов P/E Shiller, P/S, EV/EBITDA, P/BV, EV/S, P/FCF, P/OCF, DIV/FCF для оценки инвестиционной привлекательности бизнеса осуществлялся с использованием методов сравнения, группировки и коэффициентного метода. Для расчета рычагов, соответствующих операционному, финансовому, внереализационному, интегральному и систематическому видам рисков организации, применялись математический и метод экспертных оценок. Для оценки связи между ключевыми мультипликаторами компании и ее рисками использован статистический корреляционный анализ. При установлении связи «риск - мультипликатор» у инвестора появляется возможность более оперативно и корректно проводить инвестиционный анализ, а у внутреннего топ-менеджмента воздействовать на показатель риска и управлять им через определенный коэффициент. Результаты Гипотеза исследования состоит в том, что низкий уровень риска увеличивает стоимость и, соответственно, инвестиционную привлекательность организации. Авторы руководствовались следующей логикой. Небольшой уровень риска компании провоцирует снижение систематического риска (бета-коэффициента). Данное обстоятельство объясняется тем, что невысокие показатели риска делают компанию более устойчивой, в том числе и относительно рынка. Снижение бета, в свою очередь, снизит показатель требуемой доходности, согласно модели САРМ, что увеличит стоимость компании, следовательно, инвестиционная привлекательность компании возрастет. В соответствии с гипотезой осуществлена проверка наличия связи между уровнем риска компании и показателями финансовых мультипликаторов в 2014-2018 годах. Анализируемый период времени характеризуется в том числе наложением геополитического обострения и циклического инвестиционного спада. Выявленные закономерности представляют интерес для различных стейкхолдеров, способствуя принятию взвешенных инвестиционных решений в настоящем и будущем. Цель исследования - в развитии методических основ оценки инвестиционной привлекательности компании для принятия обоснованных инвестиционных решений. Для достижения цели решен ряд задач: - проверена выдвинутая гипотеза; - оценены и проанализированы значения ряда показателей, используемых в качестве критериев принятия инвестиционных решений; - предложены рекомендации инвесторам по выбору показателей, используемых в качестве критериев принятия решения о вложении средств в акции той или иной компании. В рамках классического финансового анализа выделяют два основных вида рычага - производственный (операционный) и финансовый. Каждый рычаг соответствует определенному риску компании и имеет определенную формулу для расчета. Для расчета рычага используется величина выручки. Выручка зависит от цены и объема реализации продукции и не может учесть прочие доходы компании, имеющие зачастую нерегулярный характер. Поэтому целесообразно добавить к анализу эффекты общего и внереализационного (связанного с прочими доходами и расходами компании) рычагов для учета соответствующих видов риска (табл. 1). Таблица 1 Виды рычагов [Table 1. Types of levers] Название рычага (риска) [The title of the lever] Обозначение [Designation] Формула для расчета [The formula for calculating] Операционный [Operating] DOL DOL = , где OI - операционная прибыль; S - выручка [where OI is operating profit; S - revenue] Финансовый [Financial] DFL DFL = = , где EBIT - прибыль до уплаты процентов и налогов; NI - чистая прибыль [where EBIT is earnings before interest and taxes; NI - net profit] Внереализационный [Non-operating] DDL DDL = Общий (интегральный) [Integral] DTL DOL*DFL*DDL Источник: составлено авторами. Source: compiled by the authors. Оценка стоимости бизнеса - перманентный процесс в условиях турбулентности и быстро меняющейся конъюнктуры экономики. «Оценочная» формула расчета стоимости капитала компании характеризует стоимость капитала с учетом рыночного риска. Однако показатели, на основе которых происходит оценка компании с точки зрения рынка (финансовые мультипликаторы), принято считать более объективными индикаторами. Аналитики не рекомендуют осуществлять анализ стоимости компании исходя из оценки только одного мультипликатора. Его следует проводить системно и комплексно, охватывая несколько видов наиболее распространенных и менее подверженных манипуляциям финансовым мультипликаторам. К ключевым финансовым мультипликаторам относят P/E Shiller, P/S, EV/EBITDA, P/BV, EV/S, P/FCF, P/OCF, DIV/FCF, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки. Преимущества мультипликаторов P/S, EV/S, P/BV, рассчитанных с использованием балансовых показателей, в том, что балансовые показатели, используемые для расчета величины мультипликаторов, менее подвержены бухгалтерским манипуляциям с отчетностью, не учитывают локальные изменения бизнеса. С другой стороны, показатели не учитывают доходность бизнеса, на балансовую оценку влияют особенности бухгалтерского учета в компании. Для оценки инвестиционной привлекательности в рамках исследования использованы значения ключевых финансовых мультипликаторов российских публичных акционерных обществ «первого эшелона». Оценим взаимосвязь между определенным видом риска компании и финансовым мультипликатором с помощью коэффициента парной корреляции (табл. 2). Цветом в таблице выделены значения коэффициента корреляции, позволяющие делать выводы о наличии определенной связи. Таблица 2 Значения корреляции между финансовыми мультипликаторами и рычагами рисков крупнейших российских ПАО в 2014-2018 годах [Table 2. Correlation values between financial multipliers and risk levers of the largest Russian PJSCs in 2014-2018] Мультипликатор [Multiplier] P/E Shiller P/S P/BV EV/S EV/EBITDA P/OCF DIV/FCF P/FCF 2014 DOL 0,15 -0,38 -0,45 -0,38 -0,22 0,17 0,23 -0,23 DFL 0,62 0,63 0,65 0,64 0,58 0,22 -0,38 -0,11 DDL -0,11 -0,09 0,11 0,02 -0,11 0,31 -0,27 -0,13 DTL 0,47 0,45 0,2 0,24 0,21 0,25 0,13 -0,48 2015 DOL -0,4 -0,3 -0,1 -0,3 -0,3 0 0,1 -0,1 DFL 0 -0,1 -0,8 0,2 0,5 0,1 -0,3 0 DDL 0,4 0,2 0,1 0,1 0,2 0,1 -0,2 0,2 DTL -0,7 -0,7 -0,2 -0,6 -0,3 0 0 -0,4 2016 DOL 0 -0,1 0,1 -0,3 -0,4 0,1 0,2 -0,2 DFL -0,3 -0,1 0,1 0,1 0 0 -0,3 -0,5 DDL -0,5 0,1 -0,1 0,1 0,4 0,2 0,2 0,1 DTL -0,3 0,1 0,2 0 -0,1 0 0,4 0 2017 DOL 0,4 0,2 -0,1 0,2 0,1 -0,2 0,3 -0,1 DFL -0,1 0,1 -0,1 0,5 0,6 0,2 0 0 DDL 0,3 -0,2 0 0,2 0,6 0,7 0,4 0 DTL 0,4 -0,3 0 -0,5 -0,5 0 0,3 0 2018 DOL 0 0,2 0,2 0 0 0,1 0,5 0,1 DFL 0,3 -0,4 0 -0,1 -0,7 0,4 0,3 -0,3 DDL -0,1 0 -0,1 -0,3 -0,6 -0,1 -0,1 0,1 DTL 0,4 0,2 0,2 0,3 0,4 0,1 0,5 0,1 Источник: составлено авторами. Source: compiled by the authors. Результаты анализа в рассматриваемый период времени позволяют сделать ряд выводов. В 2014 году финансовый рычаг чаще остальных показателей рисков демонстрировал взаимосвязь с показателями стоимости компании. Сильную прямую связь показывает данный рычаг с мультипликаторами P/E Shiller, P/S, P/BV, EV/S и EV/EBITDA. Поскольку в современном мире рынки довольно сильно политизированы, внимание именно финансовому риску компаний в 2014 году, вероятно, было обусловлено рядом политических событий, среди которых выборы президента Украины, которые закончились серьезными восстаниями на Майдане, включением Крыма в состав РФ и пр. Последующие за присоединением Крыма экономические санкции ослабили позиции рубля на рынках и ограничили возможности России и ее поддержку на мировой арене. Соответственно, финансовый риск в 2014 году непосредственно влиял на оценку компаний с позиции рынков. В 2015 году интегральный рычаг оказывал сильное обратное влияние на все финансовые мультипликаторы компаний, за исключением P/BV, DIV/FCF и P/OCF. Это объясняется тем, что компании перестраивали производственную деятельность и адаптировались к работе в условиях санкций. Спустя год внутренние риски компаний на показатели оценки рыночной стоимости уже практически не влияли. Россия перешла к политике импортозамещения и протекционизма. В достаточно короткие сроки много производственных отраслей адаптировали объемы производства и цены под внутреннее потребление. Выборы президента США в 2016 году также способствовали послаблению санкций по отношению к России. К 2017 году появилась преимущественно прямая зависимость показателя внереализационного рычага от показателей, оценивающих рыночную стоимость компании. Причина подобного в том числе в укреплении позиции рубля из-за политики ЦБ РФ, а также улучшения взаимоотношений между США и Россией. Происходила диверсификация экономики, компании могли получать доходы или нести убытки преимущественно от прочих видов деятельности или от курсовых разниц. Что касается интегрального рычага, то здесь ситуация в части направления связи неоднозначна, но все доходные показатели мультипликаторов имели умеренную взаимосвязь с общим рычагом. Как было отмечено выше, нельзя утверждать, что информация бухгалтерской (финансовой) отчетности компании абсолютно достоверна и всегда совпадает с фактическим положением дел. Необходимо учитывать возможные искажения информации в силу распространения манипулирования данными отчетности, особенно в кризисные периоды. Поэтому из анализа авторами был исключен мультипликатор P/BV, поскольку он является балансовым и легче подвергается искажению. Также исключены мультипликаторы P/S и EV/S по причине отсутствия корреляции показателей «выручка» и «доходность акционеров». Отсеяны показатели P/OCF, P/FCF как не имеющие существенной связи с показателями рычагов. Итоги корреляционного анализа по презентативным показателям представлены в табл. 3. Наиболее сильное влияние на рыночную стоимость компании в анализируемый период времени оказывали финансовый и общий рычаги. Операционный, финансовый, внереализационный и общий рычаги характеризуют внутренний риск компаний, который так или иначе возможно регулировать решениями внутреннего менеджмента компании. Систематический же риск оценивает компанию с позиции рынка, когда ее доходность сравнивается со средней доходностью рынка. Этот риск считается внешним. Аналогично предыдущему этапу исследования оценим взаимосвязь между показателями стоимости компаний и их систематическим риском. Результаты оценки характера связи между значениями мультипликаторов и бета-коэффициентом акций компаний-эмитентов представлены в табл. 4. Результаты анализа обнаружили значимую обратную связь бета и мультипликатора EV/EBITDA на протяжении рассматриваемого периода, за исключением 2018 года. С ростом показателя мультипликатора компании снижается ее систематический риск. В целом крупные российские акционерные общества становятся менее «рисковыми» при увеличении их стоимости, которая выражается мультипликатором EBITDA. Следует отметить, что показатель EBITDA более устойчив к манипулированию, чем показатель чистой прибыли, поскольку последним проще манипулировать из-за большого числа составляющих. Возможно, EBITDA, как более точный показатель, чаще используют инвесторы, что обусловливает более явную, чем у других показателей, связь с систематическим риском. Другие мультипликаторы, которые были выбраны ранее как наиболее презентативные - DIV/FCF, P/E Shiller - показывают очень слабую зависимость от уровня бета (см. рисунок). Таблица 3 Значения корреляции между презентативными финансовыми мультипликаторами и рычагами рисков крупнейших российских ПАО в 2014-2018 годах [Table 3. Correlation values between presentation financial multipliers and risk levers of the largest Russian PJSCs in 2014-2018] Год [Year] Мультипликатор [Multiplier] DOL DFL DDL DTL 2014 P/E Shiller 0,15 0,62 -0,11 0,47 EV/EBITDA -0,22 0,58 -0,11 0,21 DIV/FCF 0,23 -0,38 -0,27 0,13 2015 P/E Shiller -0,4 0,0 0,4 -0,7 EV/EBITDA -0,3 0,5 0,0 -0,3 DIV/FCF 0,1 -0,3 -0,2 0,0 2016 P/E Shiller 0,0 -0,3 -0,5 -0,3 EV/EBITDA -0,4 0,0 0,4 -0,1 DIV/FCF 0,2 -0,3 0,2 0,4 2017 P/E Shiller 0,4 -0,1 0,3 0,4 EV/EBITDA 0,1 0,6 0,6 -0,5 DIV/FCF 0,3 0,0 0,4 0,3 2018 P/E Shiller 0,0 0,3 -0,1 0,4 EV/EBITDA 0,0 -0,7 -0,6 0,4 DIV/FCF 0,5 0,3 -0,1 0,5 Источник: составлено авторами. Source: compiled by the authors. Таблица 4 Значение корреляции между бета-коэффициентом и финансовыми мультипликаторами крупнейших российских ПАО в 2014-2018 годах [Table 4. Correlation value between the beta coefficient and financial multipliers of the largest Russian PJSCs in 2014-2018] Бета P/E Shiller P/S P/BV EV/S EV/EBITDA P/OCF DIV/FCF P/FCF 2014 -0,1 -0,2 0,0 -0,3 -0,3 0,1 0,1 0,0 2015 0,1 -0,1 0,1 -0,3 -0,4 0,2 0,0 0,0 2016 -0,1 -0,4 0,1 -0,5 -0,3 -0,1 0,2 0,1 2017 -0,1 0,1 -0,2 0,2 -0,4 0,3 -0,2 -0,1 2018 -0,3 0,0 0,4 0,1 0,1 0,3 0,0 -0,2 Источник: составлено авторами. Source: compiled by the authors. Рис. Значения корреляции между финансовыми мультипликаторами и бета-коэффициентом крупнейших российских ПАО в 2015-2018 годах [Figure. Correlation values between financial multipliers and the beta coefficient of the largest Russian PJSCs in 2015-2018] Источник: составлено авторами. Source: compiled by the authors. Можно утверждать, что зависимость между показателями финансовых мультипликаторов и внутренних рисков компаний существует. Инвестору необходимо понимание, какой из рисков в большей степени может провоцировать изменение стоимости компании с позиции рынка, для чего требуется анализ конъюнктуры рынка, политической и экономической ситуации в целом. Очевидно, в разных условиях меняется вероятность возникновения разных видов рисков. Необходимо анализировать, какой именно из видов рисков наиболее вероятен, так как он и повлечет изменение показателей мультипликаторов. Явной взаимосвязи бета-коэффициента с финансовыми мультипликаторами нет - только один финансовый мультипликатор (EV/EBITDA) показал взаимосвязь с бета. Возможно, это связано с тем, что модель САРМ слишком теоретизирована. Фактическое же положение дел на рынке и в компаниях имеет большую вариативность, которая связана с множеством факторов: конкуренцией, политическими изменениями в различных странах, манипулированием отчетностью и пр. Таким образом, гипотеза исследования подтверждена частично. Сформирована выборка финансовых мультипликаторов, которым необходимо уделять особое внимание при оценке инвестиционной привлекательности компании. Выборка основана на тесной взаимосвязи выделенных мультипликаторов с показателями рисков, что предоставляет инвестору возможность делать дополнительные оперативные прогнозы при анализе инвестиционного проекта. Заключение Результаты исследования позволяют сформировать ряд выводов и предложить некоторые рекомендации по принятию обоснованных инвестиционных решений различными стейкхолдерами. Во-первых, в работе удалось определить ряд ключевых финансовых мультипликаторов, оценивающих инвестиционную привлекательность компании с учетом рисков. В эту выборку попали P/E Shiller, EV/EBITDA, DIV/FCF. Данные показатели наиболее тесно связаны с показателями внутренних рисков компаний. Во-вторых, взаимосвязи бета-коэффициента и выбранных для анализа финансовых мультипликаторов обнаружено не было. Либо выделенные презентативные мультипликаторы не учитываются моделью взаимосвязи риска и доходности (САРМ), что делает анализ систематического риска менее объективным, либо модель САРМ теоретизирована и не учитывает фактические особенности рынка. В-третьих, для построения прогнозов о волатильности доходности акций определенной компании целесообразно использовать мультипликатор EV/EBITDA, поскольку это единственный показатель среди выбранных для анализа финансовых мультипликаторов, который имеет взаимосвязь с коэффициентом бета. Целесообразным представляется проведение дальнейших исследований с целью формирования выборки финансовых мультипликаторов для оценки инвестиционной привлекательности компании участниками рынка с учетом экономической ситуации. Результаты исследования представляют интерес в том числе для топ-менеджмента организации. Управленческое воздействие на компанию, направленное на регулирование величины мультипликаторов, дает возможность в какой-то степени регулировать и привлекательность компании для инвесторов.

About the authors

Yulia V. Nemtseva

Novosibirsk State University of Economics and Management

Author for correspondence.
Email: nemtseva_july@mail.ru

PhD in Economics, Docent of the Department of Corporative Management and Finance

56 Kamenskaya St, Novosibirsk, 630099, Russian Federation

Yulia V. Vorozhbickaya

Novosibirsk State University of Economics and Management

Email: vorozhbickaya@yandex.ru

2nd-year master’s student of the Department of Corporative Management and Finance

56 Kamenskaya St, Novosibirsk, 630099, Russian Federation

References

Supplementary files