Оценка рыночной капитализации российских предприятий эконометрическим методом Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Современные технологии. Транспорт. Энергетика. Строительство. _Экономика и управление_

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИМ СПИСОК

1. Понамарев С.В. Мищенко С.В. Управление качеством продукции.-М.: РИА «Стандарты и качество». 2005 - 248с.

2. Харрингтон Х.Дж, Харрингтон Х.С. Бенчмар-кинг в лучшем виде; пер. с англ Б.Разниченко -СПб: Изд «Питер», 2004 - 176,с.

3. Данилов И.И, Михайлова С.В. Бенчмаркинг -эффективный инструмент повышения конку-рентоспособности//Стандарты и качество. -2005. - №2. с 6.

4. Понамарев С. В. Мищенко С. В. Управление качеством продукции. - М.: РИА Стандарты и качество, 2005. - 248с.

5. Протасов Д.В. Теория и практика применения технологии бенчмаркинга для улучшения качества деятельности организации: монография /

Д.В. Протасов. - Тамбов: Изд- во Тамб. гос. тех. ун-та, 2009. - 80 с.

6. Михайлова М.Р. Организация труда: учебное пособие. - Иркутск: Изд-во ИрГТУ, 2011. -208с.

7. Канне М.М., Иванов Б.В., Корешков В.Н., Схиртладзе А.Г. Системы, методы и инструменты управления качеством: учебное пособие. - СПб.: Питер, 2008. - 560с.: ил. - (Серия «Учебное пособие»).

8. Деминг У.Эдвард. Новая экономика / У.Эдвард Деминг: пер. с англ Т.Гуреш - М.: изд-во экс-мо, 2008. - 208 с.

9. Михайлова М.Р. Бенчмаркинг - универсальный инструмент управления качеством // Методы менеджмента качества. - 2003. - № 5.

10. Голубева Т.Г. Бенчмаркинг как эффективный инструмент управления организацией // Качество. Инновации. Образование. - 2002. - № 1

УДК 658.14/. 17: 303.724.32 Уткин Илья Сергеевич,

аспирант кафедры ««Финансы и антикризисное регулирование», Иркутский государственный университет путей сообщения, e-mail: [email protected]

ОЦЕНКА РЫНОЧНОЙ КАПИТАЛИЗАЦИИ РОССИЙСКИХ ПРЕДПРИЯТИЙ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИМ МЕТОДОМ

I.S. Utkin

EVALUATION OF THE MARKET CAPITALIZATION OF RUSSIAN COMPANIES WITH ECONOMETRIC METHOD

Аннотация. Представлена эконометриче-ская модель оценки рыночной стоимости российских компаний, полученная в результате эмпирического исследования влияния величины чистых активов, выручки от реализации продукции и кредитного рейтинга на капитализацию с учетом отраслевой принадлежности компании. Получены оценки параметров регрессии, что дает возможность для анализа и прогнозирования рыночной стоимости компании.

Ключевые слова: рыночная капитализация, оценка стоимости, регрессионный анализ, эконо-метрическая модель.

Abstract. Econometrical model of evaluation of market value of Russian companies, which was obtained as a result of empiric research of affecting of the net asset value and credit rating on capitalization considering industry specific, is presented. Estimates of the regression parameters were obtained, wich allows to analyze and forecast market capitalization of the company.

Keywords: market capitalization, evaluation, regression analysis, econometrical model.

В настоящее время в области определения результатов деятельности компании наблюдается тенденция к переходу к использованию концепции управления стоимостью компании. Суть концепции управления стоимостью предприятия сводится к следующему: с точки зрения акционеров (инвесторов) фирмы, управление ею должно быть нацелено на обеспечение роста рыночной стоимости фирмы и ее акций, так как такой рост позволяет акционерам (инвесторам) получать для них самый значимый по сравнению с другими его формами доход от вложений в фирму - курсовой денежный доход от перепродажи всех или части принадлежащих им акций либо курсовой неденежный доход, выражающийся в увеличении стоимости (ценности) принадлежащих акционерам чистых активов, а значит, и суммы их собственного капитала [2].

Одним из направлений оценки рыночной стоимости компаний является использование такого эконометрического метода, как регрессионный анализ. В регрессионных моделях зависимая переменная у представляется в виде функции:

ИРКУТСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ

У = / (*!,•••, х,; А,..., вр) = / (х, в), (1)

где х1, •, хк - независимые переменные-факторы, а в1 в - параметры [1].

Для исследования влияния различных факторов на стоимость компании используем линейную модель множественной регрессии, которая для П наблюдений имеет вид:

у = в +в хп +... + Рлк, (2) где у{ - теоретические значения результативного признака, полученные путем подстановки соответствующих значений факторных признаков в уравнение регрессии (объясняемая переменная);

х1,..., хк - значения факторных признаков (объясняющие переменные);

к - количество факторов, влияющих на объясняемую переменную;

в0, Р1,...,Рк - параметры уравнения (коэффициенты регрессии); г = 1,.,П .

В качестве объясняемой переменной была принята рыночная капитализация компании, которая представляет стоимость компании с точки зрения инвесторов.

Для акционерных обществ рыночная капитализация рассчитывается как произведение стоимости акции и количества акций в обращении.

Все факторы, влияющие на формирование капитализации предприятия, условно можно разделить на три уровня: факторы макроуровня, факторы «среднего» уровня (отраслевые факторы) и факторы микроуровня.

Для получения оценки капитализации, в наибольшей степени учитывающей все ключевые факторы создания стоимости предприятия, необходимо включить в модель факторы всех трех уровней.

В модель был включен такой показатель, как чистые активы (СА), который определяет базовую стоимость компании как имущественного комплекса, и выручка (УЯ) как показатель генерируемого денежного потока.

Также в модели учитывается кредитный рейтинг предприятия (КЯ). Кредитный рейтинг представляет собой заключение относительно финансовой способности лица выполнять свои долговые обязательства в соответствии с их условиями, или, по-другому, это мнение об уровне кредитного риска. Рейтинговые агентства напрямую не участвуют в сделках на рынке капитала, и это -одна из причин того, что как инвесторы, так и

эмитенты считают их мнение о кредитных рисках непредвзятым и независимым.

Изменение кредитного рейтинга может воздействовать на размер спроса на фондовом рынке через ставку дисконтирования. «Как известно, многие финансовые модели оценки бизнеса или акций компаний базируются на дисконтировании будущих доходов компаний или их чистого денежного потока. Дисконтируя финансовые потоки прибыли или чистые денежные потоки, финансовые аналитики получают некую стоимость бизнеса, приведённую к текущему моменту времени. Одним из основных элементов данных финансовых моделей является дисконтирующий множитель, а точнее - ставка дисконтирования, используемая финансовым аналитиком. Чем выше эта ставка, тем меньше окажется стоимость компании, приведённая к текущему моменту времени. Чем ниже ставка - тем большей будет текущая стоимость компании.

Составляющими ставки дисконтирования изначально служат оценки двух рисков - риска самой компании и суверенного, или странового, риска. Если последний присущ государству и достается компании «в нагрузку», то первый свойственен исключительно самой компании.

Изменения обоих рисков сказываются на размере ставки дисконтирования. Снижение кредитного риска компании приводит к снижению ставки дисконтирования в той её части, которая относится к корпоративному риску. Одним из индикаторов его снижения является повышение кредитного рейтинга компании, которое оказывает положительное воздействие на текущую приведённую стоимость компании» [4].

Таким образом, кредитный рейтинг компании является фактором создания стоимости компании и его влияние должно быть учтено в модели оценки капитализации. Был выбран кредитный рейтинг, присваиваемый агентством Standard & Poor's. Кредитные рейтинги Standard & Poor's выражают мнение агентства относительно способности и готовности эмитента - например, корпорации или регионального (местного) органа власти -своевременно и в полном объеме выполнять свои финансовые обязательства.

Чтобы сформировать адекватное рейтинговое мнение, Standard & Poor's изучает самые разные финансово-экономические характеристики этого эмитента, способные повлиять на своевременность выполнения долговых обязательств. Кроме того, анализируются специфические факторы риска, которым эмитенты подвергаются в силу особенностей своей деятельности.

Современные технологии. Транспорт. Энергетика. Строительство. Экономика и управление

В ходе кредитного анализа компании аналитики, как правило, изучают множество финансовых и нефинансовых характеристик, в том числе важнейшие показатели эффективности, экономические, регулятивные и геополитические факторы, особенности менеджмента и корпоративного управления, а также конкурентоспособность компании.

Существенное влияние на рыночную капитализацию компаний оказывает ситуация на фондовом рынке, поэтому в модель был введен такой показатель, как индекс РТС (RTSI).

Особенности развития и перспективы отрасли, в которой функционирует компания: средняя рентабельность, продолжительность жизненного цикла, сезонность, емкость, уровень контроля со стороны государственно-ревизионных органов и другие факторы обуславливают особенности функционирования каждой конкретной компании, влияя на её инвестиционную привлекательность и рыночную стоимость. При этом стоит отметить, что среднеотраслевые показатели деятельности не всегда совпадают с показателями деятельности отдельных компаний.

Компании, вошедшие в исследуемую выборку, представляют 8 отраслей. Поэтому были введены переменные, которые учитывают отраслевое влияние, - так называемые фиктивные переменные (OTi), значения которых = 1, если компания принадлежит к одной из перечисленных отраслей, и 0 - в противном случае.

Таким образом, итоговый состав факторных переменных, влияющих на формирование капитализации компании (K), можно разбить на 3 группы.

Факторы микроуровня:

CA - величина чистых активов;

VR - значение выручки от реализации продукции;

KR - кредитный рейтинг, присваиваемый агентством Standard & Poor's.

Факторы макроуровня:

RTSI - индекс Российской Торговой Системы.

Факторы «среднего» уровня:

OT1 - телекоммуникации, OT2 - нефтегазовая отрасль, OT3 - металлургия, OT4 - электроэнергетика, OT5 - пищевая отрасль, OT6 - производство потребительских товаров, OT7 - трубопроводная отрасль, OT8 - машиностроение.

При формировании выборки наблюдений для построения модели регрессии в качестве источников информации использовались:

а) ежегодные отчеты 23 ОАО за 2007-2009 гг. [6];

б) данные кредитного рейтинга Standard & Poor's [5];

в) информация из баз данных «Система комплексного раскрытия информации» (СКРИН) [6];

г) данные Российской Торговой Системы (РТС) [6].

Формирование данных для расчета финансовых показателей исследуемых компаний проходило с учетом следующих допущений:

- данные бухгалтерских балансов, представленные в соответствии с российскими стандартами финансовой отчетности, полно и правдиво отражают финансовое состояние соответствующей компании;

- единица измерения - млн руб. Пересчет значений данных о капитализации из долларов США в рубли производился по курсу, установленному ЦБ на конец отчетного периода;

- в качестве данных о рыночной капитализации компании были взяты значения капитализации на конец отчетного периода по данным РТС.

Для данных, которые относятся к одному моменту времени, но при этом собраны по различным предприятиям, характерен сильный разброс значений. Поэтому переменные, которые описывают эти данные, были нормированы путем логарифмирования.

Эконометрическая модель оценки капитализации имеет вид:

Ln(Kit ) = ß + ßLn(CAit ) + ß Ln(VRit ) + +ß3 KRa + ß4 RTSI, + ß5OT1 + +ß6OT 3 + ß7OT 4 + ß8OT 5 + +ß9OT 6 + ß10OT 7 + ß11OT 8 + eit.

Не вводится одна из фиктивных переменных - OT2, относящаяся к компаниям нефтегазовой отрасли, так как она была принята в качестве базовой. Таким образом, оценки оставшихся коэффициентов при фиктивных переменных показывают средние отклонения в значении рыночной капитализации компаний по отношению к капитализации нефтегазовых компаний.

Регрессионный анализ проводился с помощью Microsoft Excel путем применения инструмента «Регрессия» к статистическим данным. В табл. 1 приведены основные результаты анализа.

Множественный R - коэффициент множественной корреляции R, равный 0,925, говорит о наличии существенной связи между независимыми переменными и зависимой переменной.

(3)

ИРКУТСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ

Т а б л и ц а 1 Результаты применения инструмента «Регрессия» к данным

Регрессионная статистика

Множественный R 0,925

R-квадрат 0,855

Нормированный R-квадрат 0,828

Наблюдения 69

Оценка коэффициентов

Коэфф. Ст. ошибка t- статистика

Y-пересечение 1,986 1,507 1,318

LN(CA) 0,155 0,071 2,184

LN(VR) 0,507 0,106 4,768

KR 0,226 0,134 1,689

RTSI 0,001 0,000 5,511

OT1 -0,783 0,317 -2,466

OT3 -0,636 0,277 -2,297

OT4 -0,775 0,341 -2,273

OT5 -0,523 0,499 -1,047

OT6 -1,949 0,555 -3,513

OT7 -2,995 0,441 -6,794

OT8 -2,108 0,542 -3,890

F =

R ^n - m -1

Так как уравнение регрессии построено на основе выборочных данных, то возникает вопрос об адекватности построенного уравнения данным генеральной совокупности. Для этого проводится проверка статистической значимости коэффициента детерминации Я-квадрат на основе Б-критерия Фишера:

(4)

1 - R m где n - число наблюдений;

m - число факторов в уравнении регрессии. F-тест подтвердил, что уравнение в целом статистически значимо, так как FPAC4 = 30,662 значительно больше критического значения статистики при 5%-м уровне значимости F^^ = 1,961 (в Excel функция FРАСПОБР). Это означает, что оценка достаточно хорошо согласуется с данными наблюдений.

Также это подтверждается и достаточно высоким значением коэффициента детерминации (R-квадрат) R2 = 0,855, который показывает, что изменение факторных переменных модели приблизительно на 85,5 % объясняет изменение уровня капитализации компаний.

Наличие в модели большого числа факторов может вызвать необоснованный рост коэффициента детерминации. Для устранения этого недостатка

рассчитывается нормированный коэффициент детерминации по формуле:

— п - 1

Я2 = 1 - (1 - Я2)*-. (5)

п - т -1

С ростом значения т скорректированный коэффициент детерминации растет медленнее, чем обычный. В нашем случае скорректированный коэффициент детерминации равен 0,828, т. е. за счёт поправки величина коэффициента детерминации существенно не уменьшилась. Но можно сделать вывод, что существуют другие факторы, влияющие на рыночную капитализацию компаний.

Полученные коэффициенты являются оценками параметров регрессии в0, Д, -,Д1.

Как видно из таблицы стандартные ошибки не превышают соответствующие модули оценки параметров, это означает, что полученные оценки оказались несмещёнными. Несмещенность означает совпадение среднего от выборочной (получаемой по данным наблюдений) оценки с искомой неизвестной величиной соответствующего параметра для генеральной совокупности (т. е. всего распределения).

Для оценки значимости коэффициентов уравнения регрессии необходимо сравнить расчетное значение 1>статистики, которое определяется как отношение соответствующего коэффициента и стандартной ошибки, с критическим значением, найденным по распределению Стьюдента. Поскольку критическое значение 1>статистики, определенное по статистическим таблицам, для уровня значимости а = 0,05 1крИт = 2,002 меньше по абсолютной величине, чем расчетное значение 1> статистики переменных ЬК(СЛ), ЬК(УЯ), ЯТ81, ОТ1, ОТ3, ОТ4, ОТ6, ОТ7, ОТ8 , 1крит = 1,672 для уровня значимости а = 0,1 меньше 1>статистики переменной КЯ и 1КРИТ = 1,045 для уровня значимости а = 0,3 меньше 1>статистики переменной ОТ5, то все объясняющие переменные являются статистически значимыми. То есть все регрессоры значимы по 1>критерию при уровне значимости а = 0,05, КЯ - при уровне значимости а = 0,1, ОТ5 - при уровне значимости а = 0,3 . Это означает, что все переменные, включенные в модель, оказывают существенное влияние на формирование рыночной капитализации компании.

Таким образом, мы получили уравнение регрессии:

Ьп{К) = 1,986 + 0,155* Ьп(СЛ) + 0,507 * ЩУК) + +0,226* КЯ + 0,001* ЯТБ1 - 0,783 * ОТ1 -

(6)

-0,636* ОТ3 - 0,775 * ОТ4 - 0,523 * ОТ5 --1,949 * ОТ6 - 2,995 * ОТ7 - 2,108* ОТ8.

Полученные оценки коэффициентов при фиктивных переменных наглядно показывают, что по отношению к нефтегазовым компаниям компании других отраслей капитализируются с отрицательным коэффициентом. В наименьшей степени отстают по капитализации по сравнению с нефтегазовыми компаниями пищевые и металлургические, за ними идут телекоммуникационные и электроэнергетические компании. Аналогичные выводы были получены в исследовании влияния корпоративного управления на рыночную стоимость российских компаний [3].

Регрессионный анализ показал, что величина чистых активов, показатель выручки и кредитный рейтинг компании, а также ситуация на российском рынке ценных бумаг действительно являются факторами формирования рыночной капитализации. Также очевидно влияние отраслевой специфики.

При переходе от значения логарифма капитализации к значению самой капитализации эко-нометрическая модель будет иметь вид: К =а *СА 0,155 * 0,507 *е°,226'ккч *е0,000бтащ (7)

1,204

где а = е - для телекоммуникационных компаний;

а = е1'986 - для нефтегазовых компаний;

1,35

а = е - для металлургических компаний;

1,212

а= е - для компаний электроэнергетики;

1,464

а= е - для пищевых компаний;

0,037

а= е - для компаний, производящих потребительские товары;

а = е ~1,009 - для трубопроводных компаний;

-0,121

а= е - для компаний машиностроения.

Из уравнения регрессии видно, что увеличение чистых активов (CA) на 1 % дает 0,155 % прироста капитализации, рост выручки (VR) на 1 % влечет 0,507 % прироста капитализации, увеличение кредитного рейтинга (KR) на 1 влечет рост капитализации на 25,3 %, а рост индекса РТС (RTSI) на 1 пункт влечет увеличение капитализации на 0,0007 %.

Полученная многофакторная модель может быть использована для формулирования нового метода оценки рыночной стоимости компании.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Ежова Л. Н. Основы эконометрики. Иркутск: Изд-во ИГЭА, 2000. 106 с.

2. Гараникова, Л. Ф. Оценка стоимости предприятия. Тверь : ТГТУ, 2007. 140 с.

3. Наливайский В. Ю., Цой Р. А. Оценка влияния корпоративного управления на рыночную стоимость российских компаний // Вестн. С-Петерб. ун-та, 2006. № 3. С. 62-84.

4. Рожков А. Суверенный кредитный рейтинг [Электронный ресурс]. Электрон. дан. // URL: http://www.spekulant.ru/archive/Suverennyj _kredit nyj_rejting_.html. (Дата обращения 22.03.2013).

5. Кредитные рейтинги [Электронный ресурс]. Электрон. дан. // Standart & Poor's Financial Services LLC, 2013. URL: http://www.standardandpoors.com/ratings/ru/ru. (Дата обращения 22.03.2013).

6. Отчетность компаний [Электронный ресурс]. Электрон. дан. // Сайт раскрытия информации СКРИН. 2012. URL: http://d.skrin.ru. (Дата обращения 23.03.2013).