[ЗАСТАВКА] Чтобы более ответственно нам с вами разобраться, как же все-таки формируются ответы на вопрос, как дорого стоит собственный капитал, как дорого стоит заемный капитал, вообще насколько распространена в финансовой аналитике вот эта конструкция WACC, давайте посмотрим таблицу, которая саккумулировала практику, которую выбирают компании, ну, в данном случае речь идет о публичных компаниях, о корпорациях, практику, которую используют финансовые аналитики, консультанты, ну, прежде всего, здесь речь идет о таких крупнейших игроках рынка, скажем, Goldman Sachs, Morgan Stanley, ну, и учебники, те признанные учебники, которые дают рекомендации в рамках фундаментального анализа, учат инвестированию, ну, например, учебник Шарпа Александра и так далее. Вот что же рекомендуют они? Что мы можем полезного, как советы, найти вот в этих работах? Ну, первое, обратите внимание, вот конструкции DCF, это рассмотрение справедливой стоимости акции как приведенные оценки будущих денежных выгод, стопроцентно отражена в учебниках, стопроцентно мы можем найти в оценках консалтинговых компаний, аудиторских компаний, и, ну, достаточно большая доля, почти 90 % используется самими компаниями. Аналогичные оценки мы видим по конструкции WACC, то есть, отвечая на вопрос, «А как дорого стоит капитал компании?», ну, практически 90 % самих компаний, скажем, топ-менеджеров компаний, в вопросах отвечают, что «мы оцениваем эту величину вот по взвешенной оценке между стоимостью заемного и стоимостью собственного капитала». Следующий вопрос, на который обращает внимание эта таблица: «А как же оценивается собственный капитал?». Вот так, как я сказала, некими такими эвристическими правилами, что, там, к ставке заемного прибавь 5 процентных пунктов или все-таки как-то иначе. Вот обратите внимание, что все учебники, однозначно, 100 %, ищут ответ на вопрос, как дорого стоит собственный капитал по модели CAPM, то есть по модели оценки долгосрочных активов такая однофакторная равновесная модель, которая увязывает ответ на этот вопрос с рыночным риском, именно с таким показателем рыночного риска, как β- коэффициент. 80 % консультантов тоже голосуют за эту модель. Ну, и 81 % самих компаний. Вы мне скажете: «А остальные 20 %, это что?». Ну, вот, например, это варианты, когда к ставке по заемному капиталу добавляется некая премия, иногда достаточно такая эмпирически найденная. Есть кумулятивные методы, когда к безрисковой ставке добавляется отдельно премия за страновой риск, за операционный риск, за финансовый риск, ну и так далее, то есть, по сути, риски такого инвестирования в собственный капитал, они раскладываются по элементам. Такие конструкции тоже мы можем найти. Но поскольку, как мы видим из этой таблицы, из сбора мнений, большая часть все-таки голосует за модель CAPM, то нам, естественно, очень интересно задаться вопросом, а что же это за модель-то такая, которую так любят учебники, консультанты и достаточно широко используют компании. Это однофакторная модель. То есть во внимание принимается только 1 фактор риска, когда к безрисковой ставке добавляется премия за позицию в собственном капитале компании, и эта премия увязывается с двумя моментами. Момент первый: какова премия за риск в целом, такого среднерыночного риска, и насколько ваша компания, ну, речь идет об акциях компании, более рискованна или менее рискованна по сравнению вот с этим среднерыночным риском. И вот мерой вот такого систематического риска, который меняет риск портфеля, который нельзя устранить, скажем, в диверсификации, и выступает β-коэффициент, модель, которая была предложена Уильямом Шарпом еще в 1960-е годы, и Шарп получил Нобелевскую премию по экономике, в том числе за эту модель. Она действительно очень популярна, очень широко используется. Вот для нас принципиально важно, откуда возьмется вот этот β-коэффициент, где мы его можем найти или как мы его можем посчитать, и что это за параметры рынка, потому что безрисковая ставка и вот эта вот рыночная премия за риск или, можно сказать, премия за компанию такого среднерыночного риска, это рыночные параметры, они не привязаны к компании, они характеризуют ситуацию вот на локальном или на глобальном рынке в зависимости от того, с каких позиций наш инвестор смотрит на эту компанию. И вот если мы вернемся опять вот к этой таблице, мы с вами увидим, что, скажем, безрисковую ставку большая часть аналитиков задает как 10-летние государственные ценные бумаги, то есть это не краткосрочные именно treasury bill, а вот достаточно долгосрочные, либо 10-, либо 30-летние значения, которые мы видим на рынке. Рыночная премия за риск в ряде случаев, как вы видите, просто берется как фиксированная величина. Эта величина никогда не берется как вот сейчас наблюдаемая на рынке, это скорее заблуждение, когда вам скажут, что вот там фондовый индекс, скажем там, на последних двух годах принес среднюю доходность в размере 20 %, безрисковая ставка, допустим, 3 %, вот разница между ними и есть рыночная премия за риск. На самом деле всегда эта величина считается, вот, как вы видите, здесь и учебники, и консультанты в ряде случаев ее считают как среднеарифметическое или среднегеометрическое, но всегда этот расчет идет на достаточно длинном временном периоде. Цель здесь такова, чтобы в этот период попали как фазы подъема рынка, так и фазы спада, то есть весь деловой цикл как бы был представлен вот на этом временном горизонте. Ну, чтобы каждый раз не пересчитывать, сами компании, и даже консалтинговые компании, используют фиксированные значения, как вы видите, порядок цифр: 5, 6, 7 % годовых, фигурирует вот эта вот рыночная премия за риск. Ну, и последний интересный вопрос: это откуда же берется β-коэффициент. Для расчета β-коэффициента у нас есть несколько способов. У нас есть фондовый метод, то есть регрессионный, когда мы действительно пытаемся уловить чувствительность, изменения доходности нашей акции к доходности рынка, то есть рассчитывается на базе вот такого регрессионного уравнения, ну, скажем, пример вот этого регрессионного уравнения для компании «Лукойл» мы можем видеть на слайде. По горизонтальной оси у нас доходность рынка откладывается, по вертикальной оси доходность нашей компании, в данном случае акций «Лукойла», и каждая точка — это момент времени, когда наблюдалось, вот, собственно, соотношение между доходностью рынка, какова была в соответствующий момент времени доходность рынка и доходность акций данной компании. Методом наименьших квадратов строится прямая, которая максимально близко, так скажем, проходит через все эти точки. И вот тангенс угла наклона вот этой прямой и трактуется как β-коэффициент. Ну, дальше мы будем говорить, что на самом деле это сырой β-коэффициент. Для того чтобы его подставить в модель как меру систематического риска, на самом деле еще делается ряд Поправок. Как бы от сырого переходят к скорректированному бета коэффициенту. В ряде случаев аналитики и частные инвесторы сами не рассчитывают бета-коэффициент. Ну, во-первых, это требует вот такого рода построений, во-вторых, всё равно нужна коррекция, поэтому очень часто используется другой метод — метод на основе аналогов. Ну, скажем, таких отраслевых оценок. Для нас очень важно, что бета-коэффициент в большей степени является характеристикой отраслевого риска. Мы об этом с вами уже говорили, что есть защитные отрасли, которые достаточно слабо реагируют на изменения макроэкономической ситуации, делового цикла. Как бы там ни падал темп роста ВВП, как бы там ни менялись процентные ставки на рынке и дефицит госбюджета, есть отрасли, потребность в продукции которых будет держаться достаточно устойчиво. И достаточно устойчива будет выручка этих компаний, прибыль, денежный поток, ну и, соответственно, цены акций. Есть компании циклических отраслей, которые очень, так скажем, нервно, очень трепетно реагируют на любые внешние подвижки, и вот бета-коэффициент таких компаний больше 1. То есть как бы весь рынок, поведение всего рынка принимается за бета-коэффициент равный единице. Те компании, которые относятся к защитным отраслям, которые достаточно слабо так, пассивно реагируют на изменения ситуации на рынке, имеют бета-коэффициент меньше 1, а те, которые очень реагируют на рыночные новости, на изменение фаз, допустим, делового цикла, имеют бета-коэффициент больше 1. И как пример я вот здесь собрала в таблицу значения бета-коэффициентов компаний таких известных брендов, чтобы само название компаний давало нам подсказку по отрасли, ну и значение бета-коэффициента. Как вы видите, вот, скажем, компании Интернет торговли (Yahoo!, Amazon.com) имеют значение ближе к 2. Авиакомпании, достаточно действительно сильно реагирующие на, скажем, рецессию, потому что когда замедляется экономика, падает деловая активность, падают бизнес поездки, меньше денег у населения, падает туризм, естественно, денежные потоки у авиакомпаний сокращаются, это ведет и к падению цен акций. Финансового сектора компании — это банки, кредитные банки, инвестиционные банки. Ну вот как пример Merrill Lynch на уровне 1,5. Компании, связанные с машиностроением, авиастроением, как правило, имеют бета-коэффициент больше 1. Ну традиционно ритейл — это такие компании среднерыночного риска. Очень часто расчеты, скажем, фондовым методом показывают, что бета-коэффициенты крупных ритейлеров страновых демонстрируют бета-коэффициент на уровне 1. Ну а компании пищевики, электроэнергетика, зачастую компании, связанные с нефтью, с газом, как правило, имеют бета-коэффициент меньше 1. Поэтому многие аналитики используют вот такие отраслевые подсказки значения бета-коэффициента для того, чтобы понимать уровень требуемой доходности по собственному капиталу. На этом мы с вами закончим рассмотрение WACC. Более подробно стоимость заемного капитала можно узнать, прослушав курс второй, связанный с облигациями, потому что традиционно таким ярким представителем стоимости заемного капитала является доходность к погашению по облигации. Значит, соответственно, вот в нашем втором курсе специализации раскрываются эти моменты. А в рамках нашего курса больший аспект мы будем делать на ответ на вопрос, как дорого стоит собственный капитал компании, поскольку мы интересуемся позицией собственного капитала. [ЗАСТАВКА] [ЗАСТАВКА]
