Формирование ставки дохода на капитал для предприятий транспортной инфраструктуры Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

fyfr&ecmuujuafrfazfr деятельность

ФОРМИРОВАНИЕ СТАВКИ ДОХОДА НА КАПИТАЛ ДЛЯ ПРЕДПРИЯТИЙ ТРАНСПОРТНОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ

Н. М. МЖЕЛЬСКАЯ,

аспирант кафедры экономической теории и антикризисного управления E-mail: [email protected] Сибирский государственный университет путей сообщения

В статье предложена методика формирования ставки дохода на капитал с использованием зарубежных и отечественных моделей применительно к российским транспортным компаниям. Расчет ставки сделан на примере ОАО «Аэропорт Толмачево». Проанализированы особенности определения различных составляющих ставки дохода на капитал с использованием математических и статистических функций.

Ключевые слова: ставка, капитал, дисконтирование, модель, CAPM, кумулятивное построение, коэффициент бета.

Проблема формирования ставки дохода на капитал (далее — ставки дисконтирования), адекватно отражающей риски инвестирования средств в оцениваемое предприятие, актуальна не только для теории и практики оценочной деятельности, но и для выработки стратегии управления стоимостью компаний и принятия грамотных управленческих решений.

Существует несколько видов ставок дисконтирования, каждый из которых имеет определенную специфику расчета в зависимости от выбора прогнозируемого дохода.

Если составлялся прогноз динамики всего инвестированного капитала, то для расчета ставки дисконтирования используется только метод средневзвешенной стоимости капитала WACC (WeightedAverage Cost of Capital).

Расчет ставки дисконтирования как средневзвешенной величины в структуре финансовых составляющих (собственных и заемных средств) производится следующим образом [6]:

WACC = ncxCcx + n3XC3X (1 -0, (1)

где юск — доля собственных средств компании; Сск — цена собственного капитала; юзк — доля заемных средств компании; Сзк — цена заемного капитала; t— ставка налога на прибыль предприятия. Если в качестве базы расчета стоимости капитала компании выбран денежный поток для собственного капитала, то могут быть использованы два традиционных метода расчета ставки дисконтирования: модель кумулятивного построения и модель оценки капитальных активов САРМ (Capital Asset Pricing Model).

В условиях российского рынка часто применяют первый метод, что объясняется недостаточно развитым российским фондовым рынком, на котором наиболее полно представлены лишь несколько отраслей: нефтегазовая, нефтехимическая, электроэнергетика, связь, машиностроение и некоторые другие. Поэтому в случае применения модели САРМ делаются различного рода поправки, учитывающие дополнительные премии за риски инвестирования в акции российских компаний.

Рассмотрим особенности применения обеих моделей.

Расчет ставки дисконтирования кумулятивным методом производится суммированием безрисковой ставки, странового риска, риска инвестирования средств в оцениваемое предприятие и прочих рисков [2].

Определение безрисковой ставки. В качестве безрисковой нормы доходности рекомендуется принимать доходность по государственным ценным бумагам.

Актив является безрисковым, если инвестор, вложивший в него средства в начале периода, точно знает, какова будет его стоимость в конце периода. Таким образом, безрисковый актив должен обладать определенной (фиксированной) доходностью и иметь нулевую вероятность неуплаты. Таким активом может считаться ценная бумага, выпущенная правительством.

Однако только один тип государственных ценных бумаг будет удовлетворять требованиям безрискового актива — это обязательство со сроком погашения, совпадающим со сроком максимально возможного вложения свободных денежных средств. Именно при совпадении срока обращения государственной ценной бумаги и периода распоряжения свободными денежными средствами инвестор может с уверенностью говорить о том, что знает, какова будет доходность используемых им средств уже в начальный момент инвестирования [1].

В настоящее время именно еврооблигации России являются наиболее разумным финансовым инструментом для определения безрисковой ставки.

В качестве безрисковой ставки была принята доходность валютных еврооблигаций РФ — Euro-Cbonds Sovereign Russia. По состоянию на 28.01.2010 эффективная средневзвешенная доходность к погашению этих валютных облигаций составила5,47% [8].

Определение странового риска. В случае применения в качестве безрискового актива еврооблигаций РФ страновой риск отдельно не рассчитывается, так как выбран российский финансовый инструмент, учитывающий страновой риск.

Определение риска инвестирования в оцениваемое предприятие. Риск инвестирования в оцениваемое предприятие определяется на основе модели, которая учитывает следующие факторы: - риск инвестирования в предприятие, связанный с общеэкономическими факторами, влияющими на денежные потоки оцениваемого предприятия;

- риск инвестирования, связанный с размером предприятия — наиболее очевидное преимущество, которое имеют крупные предприятия, заключающееся в относительно более легком доступе к финансовым рынкам при необходимости привлечения дополнительных ресурсов;

- риск инвестирования, связанный с производственной и территориальной диверсификацией — производство широкого ассортимента товаров и оказание услуг на большой территории, не ограниченной одним городом или даже одним регионом, делает предприятие более устойчивым и надежным;

- диверсификация клиентуры: чем больше у предприятия потребителей, тем, при прочих равных условиях, более устойчив бизнес; уровень диверсификации определяется не только количеством клиентов, но и долей сбыта, приходящейся на каждого из них. Чем меньше неравенство долей выручки, приходящейся на конкретных клиентов, тем в меньшей степени предприятие зависит от конкретного потребителя;

- качество управления отражается на всех сторонах существования предприятия, т. е. текущее состояние предприятия и перспективы его развития во многом предопределены качеством управления; при этом оцениваются действия ключевой фигуры в управлении;

- степень ретроспективной прогнозируемости различных показателей деятельности предприятия, например, выручки от реализации или чистой прибыли;

- финансовая структура — при этом анализируется соотношение собственных и заемных средств, которое определяется анализом следующих финансовых коэффициентов: коэффициент автономии, доля долгосрочной задолженности в пассиве баланса, доля кредиторской задолженности, коэффициенты ликвидности.

Определение составляющих показателя риска инвестирования средств в оцениваемое предприятие проводится преимущественно экспертным путем [4]. Результаты оценки риска инвестирования в ОАО «Аэропорт Толмачево» представлены в табл. 1.

Так как в настоящее время появились методики определения отдельных составляющих показателя риска инвестирования средств в оцениваемое предприятие, произведем вычисление некоторых из них [1].

Темпы инфляции. Считается, что наибольший риск будет в случае, если инфляция составляет бо-

Таблица 1

Определение показателя риска инвестирования средств в ОАО «Аэропорт Толмачево»

Вид риска Уровень риска Определение максимального риска

1 2 3 4 5 (уровень риска 5)

Общеэкономические факторы

Государственная гарантия возврата инвестиций - - - 1 - Отсутствует правовое поле

Налоговая политика государства — — — 1 — Ухудшение финансового положения предприятий

Объемы инвестиций - - 1 - - Значительные финансовые вложения

Темпы инфляции 1 - - - - Высокие темпы инфляции (более 50 %)

Экономические гарантии возврата инвестиций — — 1 — — Отсутствие рынка продукции, государственное регулирование цен

Кредитная политика банков — — 1 — — Высокие процентные ставки, отсутствие долгосрочных кредитов

Количество наблюдений 6 -

Взвешенная сумма 1 0 9 8 0 -

Сумма взвешенных 18 -

Количество факторов 6 -

Средневзвешенная величина 3 -

Размер компании

Масштаб компании - - 1 - - Малое предприятие

Открытость компании - 1 - - - Общество с ограниченной ответственностью

Занимаемая доля рынка 1 Малая доля рынка, отсутствие информации о рынках

Величина собственного капитала — — 1 — — Соотношение со средней величиной собственного капитала крупнейших аэропортов страны

Количество наблюдений 4 -

Взвешенная сумма 0 2 9 0 0 -

Сумма взвешенных 11 -

Количество факторов 4 -

Средневзвешенная величина 2,75 -

Территориальная и производственная диверсификация

Конкуренция - - 1 - - Сильная конкуренция

Работа на разных сегментах рынка - 1 - - - Гдинственный сегмент

Ассортимент продукции, услуг 1 Гдинственный продукт, отсутствие сопровождения

Производственная диверсификация - - - 1 - Гдинственная сфера деятельности

Количество наблюдений 4 -

Взвешенная сумма 0 4 3 4 0 -

Сумма взвешенных 11 -

Количество факторов 4 -

Средневзвешенная величина 2,75 -

Диверсификация клиентуры

Число потребителей продукции - 1 - - - Гдинственный потребитель

География поставок - - 1 - - Работа в пределах одного региона

Удельные веса продаж различным потребителям - - - 1 - Значительное различие в весах

Количество наблюдений 3 -

Взвешенная сумма 0 2 3 4 0 -

Сумма взвешенных 9 -

Количество факторов 3 -

Средневзвешенная величина 3 -

Качество управления

Ключевая фигура - - 1 - - Предприятие зависит от ключевой фигуры

Стратегия маркетинга — — 1 — — Отсутствие плана маркетинга, зависимая ценовая политика

Финансовая структура - 1 - - - Неудовлетворительная

Ретроспективная прогнозируемость 1 - - - - Неудовлетворительная

Окончание табл. 1

Вид риска Уровень риска Определение максимального риска (уровень риска 5)

1 2 3 4 5

Мотивация - - - 1 - Низкая

Количество наблюдений 5 -

Взвешенная сумма 1 2 6 4 0 -

Сумма взвешенных 13 -

Количество факторов 5 -

Средневзвешенная величина 2,6 -

Риск инвестирования в компанию 14,1 -

лее 50 % в год. Остальные периоды были распределены равными долями: 12,5,25 и 37,5 %. Поданным Росстата, инфляция в России в 2009 г. составила 8,8 %, что соответствует уровню риска 1.

Размер предприятия. Величина уставного капитала предприятия часто не отражает реальных масштабов деятельности компании. Поэтому для потенциального кредитора и инвестора наиболее информативным показателем будут являться величина чистых активов компании или величина собственного капитала. В рассматриваемом примере в качестве базы для сравнения использована величина собственного капитала компании-лидера в отрасли предоставления аэропортовых услуг. Расчет премии за риск осуществляется по формуле:

Х = Хтах(1 - ),

тах

где Хтах — максимальный размер премии;

И— величина собственного капитала предприятия (по данным баланса);

N — величина собственного капитала круп-

тах

нейшего аэропорта в стране.

Величина собственного капитала ОАО «Аэропорт Толмачево» — 3 735,4 млн руб. Этот показатель у ОАО «Международный аэропорт Шереметьево» (по состоянию на 01.10.2009) — 10 005,2 млн руб. Соотношение собственного капитала компаний — 37 %.

X

3 735 4 5(1 - 3 735,4 ):

3,13.

10 005,2'

Соответственно, уровень риска соответствует третьей группе.

Финансовая структура. Проанализируем финансовую структуру и состояние ОАО «Аэропорт Толмачево» на основе следующих финансовых

коэффициентов (автономии, абсолютной, текущей и критической ликвидности):

- Каъ. = СК/ ВБ= 0,74 (рекомендуемое значение

>0,5);

- Каб л = 0,04 (рекомендуемое значение 0,1—0,5);

- Ктл =1,21 (нормативное значение >1);

- Ккл. = 1,11 (рекомендуемое значение > 0,8).

Основные финансовые коэффициенты находятся в пределах рекомендуемых значений, за исключением коэффициента абсолютной ликвидности, который незначительно ниже. Таким образом, фактору финансового риска присваивается средняя степень риска в размере 2%.

Ретроспективная прогнозируемостъ. Для определения этого показателя был проведен регрессионный и корреляционный анализ изменения финансовых и производственных показателей деятельности ОАО «Аэропорт Толмачево» на примере изменения доходов от обычных видов деятельности и количества обслуженных пассажиров на основе четырех регрессионных моделей: линейной, логарифмической, показательной, степенной. В результате анализа моделей по коэффициенту корреляции выбраны уравнения регрессии в виде показательной и линейной функций. Результаты анализа приведены в табл. 2.

Значение коэффициента корреляции, близкое к 1, означает, что отклонения наблюдаемых показателей от линии соответствующих трендов минимальны, что позволяет прогнозировать деятельность компании с высокой степенью точности, и наоборот. При этом можно использовать шкалу Чеддока (табл. 3).

Применительно к ОАО «Аэропорт Толмачево» можно сделать вывод о достаточно стабильной

Таблица 2

Определение коэффициента корреляции показателей деятельности ОАО «Аэропорт Толмачево» за 2004—2008 гг.

Показатель 2004 2005 2006 2007 2008 Коэффициент корреляции, (г)

Доходы от авиационной деятельности, млн руб. 730,56 930 1 067 1 134 1 512 -

Количество обслуженныхпассажиров,тыс. чел. 1 539,8 1 647,9 1 656,9 1 873 2 109 -

Уравнение регрессии 1 у= 1 397,5е°-0758х - 0,92

Уравнение регрессии 2 у = 176,77 х + 544,5 - 0,93

%Н&естим/хоЯН<1& де&тельНость

22 (187) - 2010

Таблица 3

Показатели тесноты связи на основе корреляционного анализа (шкала Чеддока) [5]

Количественная мера Качественная

тесноты связи характеристика силы связи

0,1-0,3 Слабая

0,3-0,5 Умеренная

0,5-0,7 Заметная

0,7-0,9 Высокая

0,9-0,99 Весьма высокая

динамике наблюдаемых показателей, о чем свидетельствует коэффициент корреляции в пределах интервала 0,9—0,99, поэтому фактору риска ретроспективной прогнозируемости присваивается 1 %.

Остальные составляющие риска для предприятия рассчитываются аналогичным образом либо оцениваются экспертным путем руководством и персоналом финансового подразделения аэропорта.

Учитывая результаты расчетов в табл. 1, определим ставку дисконтирования для собственного капитала ОАО «Аэропорт Толмачево». Расчет производится сложением величин безрисковой ставки (5,48), странового риска, риска инвестирования средств в оцениваемое предприятие (14,1) и прочих рисков. Ставкадисконтирования равна 19,58%.

Модель САРМ основывается на известной формуле У. Шарпа [7]:

R = rf+ P(rm - rf), (2)

где R — ставка дисконтирования для собственного капитала;

rf— безрисковая ставкадоходности; Р — отраслевой бета-коэффициент; гт — среднерыночная доходность акций по рынку в целом.

Модель САРМ основана на рыночной оценке рисков (систематические риски), индикатором которых является фондовый рынок. Учитывая сложность применения модели САРМ в условиях неразвитого российского рынка ценных бумаг, где колебания котировок крайне велики, для определения ставки дисконтирования методом рыночной капитализации следует воспользоваться методом А. Дамодарана [3], который предложил адаптировать модель У. Шарпа с помощью корректировки формулы (2):

R = r, + r +В(r -r,)(а /а ),

f c m rus us'¿

где r — премия за страновой риск; <jms — стандартное среднеквадратическое отклонение цен акций на фондовом рынке страны, в которой находится оцениваемая компания;

а — стандартное среднеквадратическое от-

клонение цен акций на развитом фондовом рынке США.

Мерой для оценки риска инвестирования в акции является стандартное среднеквадратическое отклонение цен акций. Более высокое среднеквадратическое отклонение связано с большими рисками. Корректировка основана на соотношении стандартных среднеквадратических отклонений цен акций на фондовом рынке США и рынке страны, где находится оцениваемая компания. С помощью этой модели можно перейти от рисков, существующих в США, к рискам стран с менее развитыми фондовыми рынками.

В качестве безрисковой ставки доходности принимаются котировки долгосрочных купонных облигаций казначейства США, эффективная доходность к погашению которых по состоянию на 29.01.2010составляла4,51 % [11].

Основываясь на исследованиях А. Дамодарана, можно определить премию за страновой риск. Методика определения странового риска основывается на использовании рейтинга, присваиваемого стране агентством Moody's, и исчислении дефолт-спреда, основанного на сопоставлении безрисковых государственных облигаций данной страны и облигаций казначейства США. Для России долгосрочный рейтинг — Ваа2, дефолт-спред — 115 (представлен в базисных пунктах, каждый пунктравен 0,01 %).

При расчете премии за страновой риск предполагалось, что волатильность рынка акций РФ по отношению крынку облигаций казначейства США в среднем признается равной 1,5. Тогда г = 115 • 1,5,иливпроцентах—1,15 • 1,5 = 1,73%.

Сложность применения модели САРМ для компаний, не представленных на фондовых рынках, заключается в определении бета-коэффициента. Для аэропортов России определить бета-коэффициент статистическим методом не представляется возможным, так как ни одна из компаний аэропортовых услуг РФ не входит в систему РТС или ММВБ. В связи с этим предлагается использовать отраслевые показатели других стран, экономики которых находятся на сопоставимом уровне развития с экономикой РФ. К таковым можно отнести группу развивающихся стран (emerging countries). Исследования, содержащие широкий спектр финансовых данных о компаниях этой группы стран, регулярно публикуются на сайте А. Дамодарана [9]. Представленная информация содержит величины бета-коэффициента для крупнейших аэропортов развивающихся стран (табл. 4).

fyfrßectnucquofrfaifr деятельность

22 (187) - 2010

Таблица 4

Бета-коэффициенты ß для аэропортов развивающихся стран по состоянию на31.01.2010

Компания Страна Р

Xiamen InternationalAirport Co., Ltd. Китай 0,12

ShenzhenAirport Co., Ltd. Китай 0,13

Shanghai InternationalAirport Co., Ltd. Китай 0,25

Guangzhou Baiyun International Airport Co. Ltd. Китай 0,31

Malaysia Airports Holdings Bhd Малайзия 0,43

AI Airports International Ltd. Нормандские острова 0,45

Singapore Airport Terminal Services Ltd. Сингапур 0,54

KoreaAirport Service Co., Ltd. Южная Корея 0,62

Airports ofThailand Public Company Limited Таиланд 0,97

Hainan Meilan InternationalAirport Company Ltd. Китай 1,09

TAV Havalimanlari Holding A. S. Турция 1,11

Beijing Capital International Airport Co. Ltd. Китай 1,39

Среднее значение 0,62

Таблица 5

Алгоритм расчета доверительного интервала бета-коэффициента для ОАО «Аэропорт Толмачево»

Компания Страна Р

Shanghai International Airport Co., Ltd. Китай 0,25

Guangzhou Baiyun International Китай 0,31

Airport Co. Ltd.

Malaysia Airports Holdings Bhd Малайзия 0,43

AI Airports International Ltd. Нормандские острова 0,45

Singapore Airport Terminal Services Ltd. Сингапур 0,54

KoreaAirport Service Co., Ltd. Южная Корея 0,62

Airports ofThailand Public Таиланд 0,97

Company Limited

Hainan Meilan International Китай 1,09

Airport Company Ltd.

TAV Havalimanlari Holding A. S. Турция 1,11

Среднее значение, Xrp 0,64

Обеспеченность, % 95

Стандартное отклонение 0,33

генеральной совокупности

Количество наблюдений 9

Т 0,22

Доверительный интервал 0,42-0,86

Максимальное значение 0,86

доверительного интервала

Разброс значений бета-коэффициента в представленной выборке значителен, что заведомо снижает достоверность определения среднеотраслевого значения путем простого расчета средней величины. В связи с этим необходимо очистить рассматриваемую выборку от наибольшего и наименьшего значений, рассматривая их как нетипичные величины. Для увеличения достоверности определения среднеотраслевого бета-коэффициента предлагается воспользоваться расчетом доверительного интервала для математического ожидания рассматриваемой генеральной совокупности с применением функций Microsoft Excel. Алгоритм расчета представлен в табл. 5.

Для проверки результата расчета бета-коэффициента методом рыночной экстракции определим его, используя фундаментальный метод [1], основанный на экспертных оценках (табл. 6).

Получившееся значение бета-коэффициента (0,91) достаточно близко к максимальному значению, рассчитанному с использованием метода рыночной экстракции, что говорит о достаточно большой вероятности того, что среднеотраслевое значение бета для аэропортового бизнеса лежит в интервале от 0,88 до 0,91.

За итоговое значение бета-коэффициента возьмем среднее значение этого показателя, рассчитанного двумя методами (табл. 7).

Мерой оценки риска инвестирования в акции является стандартное отклонение цен акций. Более

* Рассчитывается с использованием функции ДОВЕРИТ в Microsoft Excel.

высокое стандартное отклонение, как правило, связано с большими рисками. Модель, предложенная А. Дамодараном, основана на соотношении стандартных отклонений цен акций на американском рынке и рынке страны, где находится оцениваемая компания. С помощью этой модели можно перейти от рисков, существующих в США, к рискам стран с менее развитыми фондовыми рынками.

Стандартные среднеквадратические отклонения цен акций для фондовых рынков США и РФ определим на основе имеющихся данных о котировках фондовых индексов РТС и S & Р 500 (Standard & Poors 500) за последние 10 лет (табл. 8).

Индекс S & Р 500 включает 500 компаний — лидеров ведущих отраслей американской экономики и пользуется широким признанием во всем мире как лучший индикатор состояния фондового рынка США.

Следовательно, чтобы определить премию за риск инвестирования в акции компаний РФ, необходимо увеличить премию за риск инвестирования в акции компаний США в 2,95 раза.

*%Н&естим/хоЯН<1& де&тельНость

22 (187) - 2010

Таблица 6

Определение коэффициента бета для аэропортовых услуг фундаментальным методом

Фактор риска Низкий риск Средний риск Высокий риск

0,5 0,63 0,75 0,88 1 1,25 1,5 1,75 2

Факторы финансовогориска

Ликвидность +

Стабильность доходов +

Доходность +

Ожидаемый рост доходов +

Доля на рынке +

Диверсификация клиентуры +

Диверсификация по территории +

Отраслевыериски

Регулирование +

Циклический характер производства +

Конкуренция +

Препятствие к вхождению на рынок +

Капиталоемкость +

Общеэкономические факторы

Уровень инфляции +

Экономический рост +

Изменение государственной политики +

Количество наблюдений 15

Взвешенный итог 0,5 2,52 1,5 0,88 4 2,5 0 1,75 0

Итого 13,65

Количество факторов 15

Итоговый бета-коэффициент 0,91

Таблица 7

Таблица 8

Определим ставку дисконтирования по адаптированной модели САРМ: Я= 4,51 % + 1,73% + 0,9 • 2,95 (4,79%) = 18,96%.

Таким образом, ставка дисконтирования для собственного капитала ОАО «Аэропорт Толмачево» определенадвумя способами (табл. 9).

Полученные результаты близки по величине, что говорит о корректном определении значения ставки дисконтирования для собственного капитала. В качестве итоговой величины показателя будем использовать среднее значение полученных результатов.

В случае большего расхождения в значениях показателя при определении итоговой величины ставки дисконтирования можно использовать весовые коэффициенты с учетом степени достоверности и информационной обеспеченности того или иного метода.

Ставка дисконтирования для всего инвестированного в компанию капитала определяется по формуле (1) — модель WACC. Значения для реализации модели: доля собственного капитала ОАО «Аэропорт Толмачево» — 73%, доля заемных средств — 27%,

Таблица 9

Значения ставки дисконтирования для собственного капитала, рассчитанные кумулятивным методом и адаптированным методом САРМ

Метод расчета Ставка дисконтирования

Кумулятивный 19,58

САРМ 18,96

Среднее значение 19,27

Итоговое значение бета-коэффициента

Метод расчета Р

Рыночная экстракция (А. Дамодаран) 0,88

Фундаментальный подход (экспертная оценка) 0,91

Итоговое значение (средняя величина) 0,9

Стандартные отклонения цен акций США и РФ [10]

Дата наблюдения в&Р 500 Доходность, % РТС Доходность, %

01.01.2010 1 123,52 30 1 498,38 160

01.01.2009 866,59 -37 576,56 -73

01.01.2008 1 380,33 -3 2 158,57 21

01.01.2007 1 418,3 14 1 780,511 50

01.01.2006 1 248,29 3 1 190,341 96

01.01.2005 1 211,92 9 607,57 4

01.01.2004 1 111,92 26 586,08 62

01.01.2003 879,82 -23 360,79 35

01.01.2002 1 148,08 -13 267,7 103

01.01.2001 1 320,28 -10 178,9 -26

01.01.2000 1 469,25 - 202,71 -

Стандартное - ^ = 21,2 - ^ = 62,7

отклонение

Отношение /0^ = 62,7/21,2 = 2,95

стандартных

отклонении

средневзвешенная ставка по заемным средствам — 14 %, ставка налога на прибыль — 20 %. ШАСС= 0,73 • 19,27 + 0,27 • 14 (1 — 0,2) = 17,01 %.

Таким образом, предложен способ формирования средневзвешенной ставки дохода на капитал для предприятий транспортной инфраструктуры

Список литературы

на примере компании аэропортовых услуг. Способ предполагает формирование средневзвешенной ставки с учетом использования как отечественных, так и зарубежных финансовых инструментов, что, по мнению автора, исключает грубые ошибки и повышает достоверность результатов.

1. Булычева Г. В., Демшин В. В. Практические аспекты применения доходного подхода к оценке рос-сийскихпредприятий: учеб. пособие. М.: Финансовая академия, 1999.

2. Валдайцев С. В. Оценка бизнеса. М.: Проспект, 2003.

3. Дамодаран А. Инвестиционная оценка. Инструменты и методы оценки любых активов / пер. с англ. М.: Альпина Бизнес Букс, 2004.

4. Каминский А. В. Экспертный метод в расчете ставки дисконтирования // Российский оценщик, 2000. №2.

5. Общая теория статистики. Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности: учебник / под ред. A.A. Спирина, О. Э. Башиной. М.: Финансы и статистика, 1998.

6. Оценка бизнеса / под ред. А. Г. Грязновой, М. А. Федотовой. М.: Финансы и статистика, 2004.

7. Stephen A. Ross, Randolph W. Westerfield, Jeffrey Jaffe. Corporate Finance. McGraw-Hill Companies, 2008.

8. URL:http://www.cbonds.ru.

9. URL:http://www.damodaran.com.

10. URL:http://www.ereport.ru.

11. URL: http://www.ustreas.gov.