CC BY
41
УДК [339.13 : 004.738] (470) : [657.92 : 654] JEL 032
DOI10.26425/1816-42 77-2019-5-80-85
Бусов Владимир Иванович
д-р экон. наук, ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», г. Москва, Российская Федерация e-mail: busovv@mail.ru
Хань Татьяна Фэнюевна
студент магистратуры, ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации» г. Москва, Российская Федерация e-mail: khan.tf@mail.ru
АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ КЛЮЧЕВЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ РЫНКА ШИРОКОПОЛОСНОГО ДОСТУПА В РОССИИ НА СТОИМОСТЬ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ КОМПАНИЙ
Аннотация. На основе анализа российского рынка широкополосного доступа определены: основные драйверы роста стоимости телекоммуникационных компаний в данном секторе бизнеса; его основные тенденции - сохранение высокой дивидендной доходности у компаний на российском рынке широкополосного доступа, стабильный и умеренный рост клиентской базы, большая долговая нагрузка, наличие значительных инвестиционных проектов. Выявлены влияние капитальных затрат и расходов на капитализацию телекоммуникационных компаний в секторе широкополосного доступа национального рынка и компании, обладающие наибольшими перспективами роста.
Ключевые слова: рынок широкополосного доступа, телекоммуникационные компании, регрессионный анализ, капитальные затраты CAPEX, научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы R&D, мультипликатор EV/EBITDA.
Цитирование: Бусов В.И., Хань Т.Ф. Анализ влияния ключевых показателей рынка широкополосного доступа в России на стоимость телекоммуникационных компаний//Вестник университета. 2019. № 5. С. 80-85.
Busov Vladimir
Doctor of Economic Sciences, Financial University under the government of the Russian Federation, Moscow, Russia e-mail: busovv@mail.ru
Khan' Tatyana
Graduate student, Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow, Russia e-mail: khan.tf@mail.ru
IMPACT ANALYSIS OF KEY PERFORMANCE INDICATORS OF THE BROADBAND ACCESS MARKET IN RUSSIA ON COST OF THE TELECOMMUNICATIONS COMPANIES
Abstract. Based on the analysis of the Russian broadband access market, the main drivers of growth in the cost of telecommunications companies in this business sector; its main trends -the preservation of high dividend yield of companies in the Russian broadband market, stable and moderate growth of the customer base, a large debt burden, the presence of significant investment projects have been determined. The influence of capital costs and charges on capitalization of telecommunications companies in the broadband sector of the national market and companies with the greatest growth prospects have been identified.
Keywords: broadband access market, telecommunications companies, regression analysis, capital expenditures CAPEX, research and development work R&D, EV/EBITDA multiplier.
For citation: Busov V.I., Khan' T.F. Impact analysis of key performance indicators of the broadband access market in Russia on cost of the telecommunications companies (2019) Vestnik universiteta, I. 5, pp. 80-85. doi: 10.26425/1816-4277-2019-5-80-85
В последнее десятилетие в мировой практике для оценки эффективности деятельности компаний различных отраслей экономики все шире используется величина показателя их стоимости относительно его значения в базовом периоде (например, экономическая добавленная стоимость (EVA - economic value added) или по сравнению с аналогичным компаниями на дату оценки [2]. При этом основной проблемой выступает определение факторов стоимости, отражающих специфику деятельности оцениваемой компании и отрасли, к которой она относится. Действие факторов стоимости отражается в изменениях величин ключевых показателей эффективности (KPI - Key Performance Indicator), которые составляют базу мотивации персонала на участие в росте стоимости компании [4].
© Бусов В.И., Хань Т.Ф., 2019. Статья доступна по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0. всемирная (http://creativecommons.org/Hcenses/by/4.0/).
The Author(s), 2019. This is an open access article under the CC BY 4.0 license (http://creativecommons.Org/licenses/by/4.0/).
Основа структуры ключевых показателей эффективности компании - «дерево целей», отражающее стратегию ее деятельности и развития. Цели компании в «дереве целей» и соответствующие им ключевые показатели эффективности декомпозируются до уровня подразделений и отдельных сотрудников. На этой основе формируется система мотивации работников компании [5]. Из вышеизложенного следует, что базой декомпозиции должен выступать ключевой показатель эффективности компании, отражающий основной фактор достижения ее глобальной цели построенного на определенный период «дерева целей» - уровень роста стоимости бизнеса. Выбор ключевого показателя эффективности компании, ориентированной на рост стоимости, зависит, прежде всего, от ее отраслевой специфики [3].
Значительная специфика технологии и организации деятельности компаний в телекоммуникационном (далее — TMT) секторе, в частности на рынке широкополосного доступа (далее — ШПД), их бурное развитие в последние десятилетия, тесная связь с потребителями и потребностями определяют специфику стоимостного подхода к оценке эффективности их деятельности. При этом один из важнейших вопросов оценка влияния на стоимость компании важнейшего для данной отрасли фактора - тенденций и направлений развития рынка широкополосного доступа в России и в ее регионах.
Проведенный авторами данной статьи анализ показал, что ключевым параметром стоимости ТМТ-компаний является абонентская база. Выручка от подписок для компаний в данной отрасли моделируется при помощи показателей динамики абонентской базы и среднего ежемесячного дохода на клиента (ARPU - average revenue per unit). К ключевым показателям, определяющим темп роста их стоимости и уровень капитализации, относятся: темпы роста клиентской базы, рынка оттока абонентов (churn rate) и доля платящих клиентов. Немаловажным в TMT секторе является показатель доли населения, пользующегося той или ной услугой (PR - penetration rate) компании. На маржинальность существенное влияние оказывает также стоимость привлечения клиента (SAC - subscriber acquisition cost) и стоимость удержания клиента (SRC - subscriber retention cost).
В целом степень внедрения телекоммуникационных услуг (penetration rate) в России значительно зависит от региона. В Москве данный показатель на 1 ШПД не превышает 20-30 %, в то время, как в других регионах данный показатель может быть существенно выше [6].
Мультипликаторы по TMT сектору, как правило, более высокие, чем по другим отраслям, что отражает возможный growth opportunity и зависят следующих факторов:
- средний ежемесячный доход на клиента (ARPU) и его динамика;
- процент оттока клиента ^hurt rate / attrition rate);
- средняя выручка с одного подключения к услугам (RGU, revenue generating unit);
- проникновение / степень внедрения телекоммуникационных услуг (penetration rate);
- длительность использования услуг в минутах (MoU, minutes of use);
- стоимость привлечения клиента (SAC, subscriber acquisition cost);
- стоимость удержания клиента (SRC, subscriber retention cost).
Исследования показывают, что большинство указанных факторов имеют высокую и устойчивую взаимосвязь.
На текущий момент рынок ШПД демонстрирует стадию зрелости в большинстве регионов, и основные операторы ищут способы монетизации своей клиентской базы. Основным рынком в будущем и генерируемым направлением в стоимости компании выступает сегмент ОТТ (over-the-top). В последние годы он характеризуется постоянными достаточно высокими темпами роста. В 2017 г. показатель количества абонентов платного телевидения вырос с 41 млн чел. до 43 млн чел. - на 9,5 %, в 2018 г. - с 43 млн чел. до 45 млн чел. - также на 9,5 %. Показатель проникновения платного телевидения в эти же годы вырос на 3 % и 5 % соответственно. Данное послужило основанием выбора показателя развития рынка ОТТ основным драйвером развития моделей монетизации.
Основные драйверы нового направления для рынка ШПД:
- широкое распространение современных телевизоров, поддерживающих данную функцию;
- рост числа каналов в цифровом формате, которые поддерживают высокое качество (HD);
- проникновение ряда услуг цифрового и интернет-телевидения до 17 % к 2020 г.
Помимо этого, российский рынок ШПД покажет стабильный рост, который связан с относительно высокой степенью зрелости, и целевым сегментом являются независимые операторы (табл. 1).
Таблица 1
Распределение абонентов широкополосного доступа (ШПД) по операторам: фактические и прогнозные данные
Тип операторов и уровень проникновения широкополосного доступа Количество абонентов ШПД в год, млн
2016 г. 2017 г. 2018 г. 2019 г. 2020 г. 2021 г. 2022 г. 2023 г. 2024 г. 2025 г.
Операторы ТОП-5, тыс. чел. 2 1591 21 965 22 471 24 416 26 430 28 487 30 615 33 472 36 201 38 793
Независимые операторы, тыс. чел. 9 206 10 235 10 471 11 377 12316 13 274 14 266 15 597 16 869 18 076
Проникновение ШПД в РФ, % 53 55 56 60 65 70 74 81 87 92
Источник: [7]
При этом прогнозируется отсутствие заметных тенденций и резкие колебания рынка ШПД игроков. Рынок в данном случае свидетельствует о стабильном и умеренном росте. В среднем ожидается, что число клиентов вырастет от 18,8 млн чел. в 2018 г. до 19,2 млн чел. в 2021 г., доходы - от 3,4 млрд руб. до 3,5 млрд руб., что в целом сопоставимо с прогнозируемым уровнем валового внутреннего продукта и инфляции. При этом стоит отметить, что основным сдерживающим фактором является только относительный уровень насыщения игроков на рынке ШПД, что не позволит превышать темп роста валового внутреннего продукта, однако прогнозируется существенное проникновение ШПД на рынке, а также рост количества независимых операторов.
В среднем ТМТ-сектор показывает весьма неплохую дивидендную доходность, которая варьируется от 8 % до 14 % (рис. 1). К лидерам по дивидендной доходности в регионе СЕЕМА (Central and Eastern Europe Middle East and Africa - Центральная и Восточная Европа, Ближний Восток и Африка) относятся российские компании «МТС» и «Ростелеком».
16 и
12"
о я
ч §
ч
3
К
ч:
наименования
0П ЕТ1 ' МТС МТК ОТЕ ' Йойе! ЭТС ' ТКО ' ТСЕЬЬ ' УЕСЖ УСЮ ' ЕМ1е1 ТикеРы компании.
□ Январь 2018 □ Сентябрь 2018
Источник: [8]
Рис. 1. Дивиденды на 1 акцию, %.
К основным современным тенденциям на рынке относятся:
- долговая нагрузка телеком остается важной темой и больной темой на рынке СЕЕМА;
- подтверждение данному фактору можно также обнаружить при анализе Z-spread основных публичных долговых бумаг среди сектора ТМТ;
- мировые аналитики и инвестбанки подтверждают, что при расширении Z-spread коэффициента мультипликаторы существенно уменьшаются и капитализация телеком-компаний существенно урезается [1];
- однако для ТМТ-сектора остается вопрос привлечения финансирования для поддержания основных инвестиционных проектов и поддержания значительных темпов роста компаний. В рамках анализа сектора ТМТ авторами было проведено исследование влияния расходов R&D и CAPEX на капитализацию работающих в этом секторе компаний, в том числе ШПД-игроков. Для анализа выборки были взяты публичные компании ТМТ-сектора, среди которых разделены выборки и проанализированы наиболее интересные с точки зрения анализа компании, обладающие наибольшими перспективами роста.
В качестве переменной Y отобран оценочный (вмененный) мультипликатор EV/EBITDA по данным известных инвестбанков (JP Morgan, VTB Capital и др.), показательных регрессоров - средний прогнозируемый уровень расходов (CAPEX) в % от выручки компании и прогнозируемый уровень роста компаний (growth opportunity). В выборку верхнеуровневой многорегрессионой модели попали 15 компаний, в том числе российские, такие как Mail. ru, MTC, Yandex, QIWI и «Ростелеком». В таблице 2 представлен консенсус-прогноз по используемой выборке.
Таблица 2
Консенсус-прогноз по выборке компаний
Компания CAPEX, % Рост выручки, %
Etisalat 16,8 2,8
Mail.ru Group 7,3 23,7
Mobile TeleSystems (МТС) 17,7 2,9
MTN Group Ltd 18,2 5,8
Naspers Ltd 2,2 10,1
OTE 16,6 0,7
QIWI 4,5 19,5
Rostelecom (Ростелеком) 20,2 2,8
STC 15,5 2,0
Telkom SA Ltd 17,3 1,7
Turk Telekom 19,8 9,9
Turkcell 17,6 17,3
Veon Ltd 18,0 -2,4
Vodacom Group 13,0 5,7
Yandex 13,0 24,3
Источник [9]
В таблице 3 представлены результаты проведения множественной регрессии в зависимости от двух переменных.
Таблица 3
Результаты регрессионного анализа
Статистика регрессии -
Множественный Л-квадрат ^-квадрат 0,827664 0,685028
Нормированный ^-квадрат Стандартная ошибка Количество наблюдений 0,632533 4,13027 15 -
Окончание табл. 3
Число Сумма Расчетное значение Значимость w
Показатель степеней квадратов Дисперсии /^критерии
свободы отклонений Фишера
Регрессия 2 445,2197925 222,6098963 13,04931243 0,000976409
Остаток 12 204,7095408 17,0591284 - -
Итого 14 649,9293333 - - -
Показатели Коэффициенты Стандартная ошибка ¿-статистика Р-значение Нижние 95 % Верхние 95 %
Г-пере сечение Доля капитальных вложений в выручке Прогнозный темп роста выручки 21,73621 -96,83577 4,651462 4,483269315 24,0530019 15,36001684 4.84829496 -4,025932777 0,302829244 0,000399394 0,001681438 0,767205332 11,96800732 -149,2427579 -28,81513946 31,50442 -44.42878 38,11806
Составлено автором по материалам исследований
Анализ показывает, что данными в таблице 3 переменными объясняется порядка 69 % результатов выборки по вмененным мультипликаторам. Основные статистические тесты, как Стьюдента и Фишера, пройдены на 95 %-ном доверительном интервале.
На рисунке 2 представлен «бэктестинг» модели в сравнении с фактически полученными мультипликаторами на выборке компаний, /¿-квадрат регрессии составляет 0,83.
30- -,
20-
10 -
Компания, наименование
Регрессия EV / EBITDA
- Подразумеваемый EV / EBITDA
Источник: [8]
Рис. 2. «Бэктестинг» регрессионной модели
Результаты свидетельствуют о следующих допущениях и результатах:
- практически все статистические модели показывают отрицательную взаимосвязь капитальных вложений на стоимости ТМТ-компаний;
- рост CAPEX влияет на возможности роста, которые оказывают самое важное влияние на капитализацию и мультипликаторы компаний;
- модель выше показывает, чем больше прирост выручки в прогнозном периоде при меньшем CAPEX -
тем больше вмененный мультипликатор компании;
- отсутствие мультиколлинеарности регрессии объясняется в первую очередь самое спецификой модели DCF на основе которых были построены вмененные мультипликаторы.
Библиографический список
1. Брейли, Р., Майерс, С. Принципы корпоративных финансов. М.: Олимп-Бизнес, 2016. 1 008 с.
2. Бусов, В. И., Землянский, О. А. Оценка стоимости предприятия (бизнеса); под общ. ред. В. И. Бусова; 2-е изд. М.: Издательство «Юрайт», 2015. 382 с.
3. Бусов, В. И. Управление стоимостью компании. М.: ГУУ, 2009. 89 с.
4. Ивашковская, И. В. Моделирование стоимости компании. Стратегическая ответственность советов директоров. М.: Инфра-М, 2011. 430 с.
5. Оценка стоимости бизнеса: учебник / коллектив авторов: под ред. М. А. Эскиндарова, М. А. Федотовой; 2-е изд. М.: КНОРУС, 2016. 320 с.
6. Анализ российского рынка телекоммуникационных услуг: итоги 2016 г, прогноз до 2019 г.//РБК [Электронный ресурс]. -Режим доступа: https://marketing.rbc.ru (дата обращения: 02.02.2019).
7. Материалы информационно-аналитических систем BMI Research, Global Insight по телекоммуникационной отрасли [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://ihsmarkit.com (дата обращения: 05.02.2019).
8. Данные информационной системы Bloomberg [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.bloomberg.com (дата обращения: 05.02.2019).
9. Данные информационной системы Thomson Reuters [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.thomsonreuters. com (дата обращения: 07.02.2019).
References
1. Breili, R., Maiers, S. Printsipy korporativnykh finansov [Principles of Corporate Finance]. M.: Olimp-Biznes [OlympBusiness], 2016. 1 008 p.
2. Busov V. I., Zemlyanskii O. A. Otsenka stoimosti predpriyatiya (biznesa) [Business valuation], pod obshch. red. V.I. Busova, 2-e izd. [2ndedition]. M.: Yurajt, 2015, 382 p.
3. Busov V I. Upravlenie stoimost'yu kompanii [Company Value Management]. M.: GUU [State University of Management], 2009. 89 p.
4. Ivashkovskaya I. V Modelirovaniye stoimosti kompanii. Strategicheskaya otvetstvennost' sovetov direktorov [Business valuation modeling. Strategic responsibility of the board of directors]. M.: INFRA-M, 2011, 430 p.
5. Otsenka stoimosti biznesa: uchebnik [Business Valuation: textbook], kollektiv avtorov: pod red. [the team of authors, under the editorship of] M. A. Eskindarova, M. A. Fedotovoi, 2-e izd. [2ndedition]. M.: KNORUS, 2016. 320 p.
6. Analiz rossiiskogo rynka telekommunikatsionnykh uslug: itogi 2016 g., prognoz do 2019 g. [The analysis of the Russian telecommunication services market: the results of 2016, forecastuntill2019]. Available at: https://marketing.rbc.ru (accessed 02.02.2019).
7. Materialy informatsionno-analiticheskikh sistem BMI Research, Global Insight po telekommunikatsionnoi otrasli [Materials of information and analytical systems BMI Research, Global Insight on the telecommunications industry]. Available at: https:// ihsmarkit.com (accessed 05.02.2019).
8. Dannye informatsionnoi sistemy Bloomberg, Capital IQ [Datafrom Bloomberg, CapitalIQ information systems]. Available at: https://www.bloomberg.com (accessed 05.02.2019).
9. Dannye informatsionnoi sistemy Thomson Reuters [Data from the Thomson Reuters information system]. Available at: https:// www.thomsonreuters.com (accessed 07.02.2019).
