CC BY
231
УДК 657.92:658
ОЦЕНКА СТОИМОСТИ ОТЕЛЕЙ И РЕСТОРАНОВ С ПОМОЩЬЮ МЕТОДА МУЛЬТИПЛИКАТОРОВ
Салманов Олег Николаевич, доктор экономических наук, профессор кафедры
корпоративного управления и электронного бизнеса, olegsalmanov@yandex.ru,
ФГБОУ ВПО «Российский государственный университет туризма и сервиса»,
г. Москва
В статье рассматривается актуальный вопрос оценки стоимости отелей и ресторанов на основе сравнительного метода оценки. Проведен анализ финансовых показателей фондовых рынков развивающихся стран, установлены показатели, влияющие на стоимость отелей и ресторанов. Разработаны регрессионные модели мультипликаторов PE, PBV, PS.
Ключевые слова: стоимость, мультипликаторы, оценка, цена/прибыль,
цена/балансовая стоимость, цена/объем продаж, регрессия, отели, рестораны.
The article considers the topical issue of hotel and restaurant value assessment basing on comparative assessment method. The author analyses financial indices of developing countries ’ stock markets, identifies indices influencing the value of hotels and restaurants and offers his regression models of PE, PBV, PS multipliers.
Keywords: value, multipliers, assessment, price /profit, price / book value, price / sales volume, regression, hotels, restaurants.
Оценка стоимости акций представляет собой определение рыночной стоимости таких ценных бумаг, как обыкновенных и привилегированных акций. Эта процедура необходима для совершения сделок купли-продажи, внесения акций в уставный капитал предприятия, при оформлении залога для получения кредита, при передаче предприятия в доверительное управление, при реструктуризации предприятия (подразумевающей ликвидацию, слияние, поглощение или выделение самостоятельных предприятий), а также для установки текущей рыночной стоимости компании и ее активов.
Акции - это форма существования капитала ив то же время акции являются товаром фондового рынка. Но следует особо отметить тот факт, что акции сами по себе не представляют собой материальный товар, а стоимость их зависит лишь от тех прав, которые акции предоставляют своему владельцу. Владелец акций получает права на участие в управлении компанией, на получение определенных дивидендов, и ему же отойдет часть имущества при ликвидации предприятия.
Отсюда вытекает, что оценка стоимости акций заключается в точном анализе прав владельца акций (их совокупности), а на основании данного анализа - установления стоимости этих прав. Другими словами, оценка стоимости акций - это определение
рыночной стоимости того или иного предприятия или же доли стоимости предприятия, которая приходится на долю пакета акций, подлежащего оценке.
Следует отметить, что акции являются бумагами с нефиксированной доходностью и корпорации не несут никаких обязательств по их выкупу у своих акционеров. А котировка акций зависит только от спроса и предложения на рынке ценных бумаг. Известно, что фондовый рынок находится в непрерывном развитии и для того, чтобы принимать оптимальные инвестиционные решения, необходимо знать точную расчетную стоимость акций. Оценка стоимости акций необходима для того, чтобы обезопасить инвестиции. Рынок ценных бумаг очень неустойчив, цены находятся в состоянии постоянной нестабильности, поэтому для инвестора очень важно проводить точный анализ ситуации на рынке акций. Все это зависит от результата оценки рыночной стоимости акций.
Цена, которая понимается под рыночной стоимостью при оценке стоимости акций, представляет собой наиболее вероятную цену, по которой в условиях конкуренции объект может быть принят на открытом рынке.
Известны и применяются в практике несколько основных методов оценки компаний: доходный (главным образом метод дисконтированных денежных потоков), сравнительный, метод активов (затратный), прогрессивный, начинающий набирать популярность метод Белла-Эдвардса-Ольсона, метод опционов, а также несколько модификаций данных методов [1, 2, 3].
В статье анализируется только один из возможных методов оценки компаний -сравнительный метод с помощью мультипликаторов. Это широко распространенный в практике метод для оценки акций. Наиболее достоверный и научный способ его применения - это регрессионный анализ мультипликаторов. Однако для российского фондового рынка, а тем более для публичных компаний сферы сервиса, таких регрессий не разработано.
В российских условиях определение рыночной стоимости является особенно сложной задачей. Практические трудности, связанные с построением долгосрочных макроэкономических и отраслевых прогнозов, ограниченность российского фондового рынка, относительно невысокое количество сделок купли-продажи (по сравнению с экономически более развитыми странами), а также небольшой объем публично доступной достоверной финансовой информации о компаниях и сделках существенно осложняют работу аналитика и приводят к усилению всех субъективных факторов.
Центральное положение фундаментального анализа акций основывается на том, что истинная ценность фирмы может быть соотнесена с ее финансовыми характеристиками: перспективами роста, характером риска и денежными потоками. Любое отклонение от этой истинной ценности становится сигналом, что акции данной фирмы переоценены или недооценены. В этом состоит долгосрочная стратегия инвестирования, и предположения, лежащие в ее основе, заключаются в следующем:
- связь между ценностью и основополагающими финансовыми факторами может иметь количественное выражение;
- эта связь устойчива во времени;
- отклонения от этой взаимосвязи корректируются за некоторый разумный период времени.
Как правило, различия между фирмами охватывают более одной переменной, поэтому становится труднее модифицировать мультипликаторы для их объяснения. В этом случае, как правило, рекомендуется выяснить регрессии мультипликаторов по переменным, а затем использовать их для поиска расчетных значений по каждой фирме. Этот подход работает довольно хорошо, когда число сопоставляемых фирм велико, а связь между мультипликатором и переменной стабильна. Если же эти условия не соблюдаются, то незначительное количество выпадающих переменных может существенным образом изменить значения мультипликаторов и сделать прогнозы значительно менее достоверными.
Поиск сопоставимых фирм в рамках сектора, в котором функционирует данная фирма, связан с весьма сильными ограничениями, особенно если в секторе существует сравнительно мало фирм или фирма функционирует более чем в одном секторе. Поскольку сопоставимой считают не ту фирму, которая функционирует в том же самом бизнесе, что и анализируемая, а фирму, имеющую те же самые характеристики роста, риска и денежных потоков, то можно не ограничивать свой выбор сопоставимых фирм компаниями, функционирующими в той же отрасли. Тогда следует прибегнуть к регрессионному анализу мультипликаторов PE, PBV и PS по тем переменным, которые должны влиять на них, используя для этого переменные, определяющие каждый из мультипликаторов.
"Цена/прибыль” = f (рост, мультипликаторы выплат, риск),
"Цена/балансовая стоимость" = f (рост, мультипликаторы выплат, риск, ROE),
"Цена/объем продаж” = f (рост, мультипликаторы выплат, риск, маржа прибыли).
Показатели, используемые в качестве ориентированных для риска (коэффициент бета), роста (ожидаемые темпы роста) и денежных потоков (выплаты), могут быть несовершенными, а связь может оказаться нелинейной. Чтобы преодолеть эти ограничения, можно добавить в регрессию большее число переменных (например, размер фирм может служить хорошим ориентиром для риска) и использовать трансформации переменных для учета нелинейных связей.
Первое преимущество этого подхода в сравнении с подходом, связанным с субъективным сравнением фирм в одном секторе, состоит в его способности измерить на базе фактических рыночных данных ту степень, в которой повышенный риск или рост влияют на значение мультипликатора. Конечно, такие оценки могут иметь погрешности, вследствие шума, но он представляет собой отражение реальности, с которой многие аналитики предпочитают не сталкиваться при вынесении субъективных суждений. Во-вторых, благодаря рассмотрению всех фирм на рынке, этот подход позволяет получить более значимыми сравнения фирм, функционирующих в отраслях с относительно малым количеством компаний. В-третьих, он позволяет проанализировать, являются ли все фирмы в отрасли недооцененными или переоцененными, посредством оценки их показателей относительно других фирм на рынке.
В статье применяются следующие обозначения, стандартные для научной англоязычной литературы:
• g = ожидаемый рост в доходе за следующие 5 лет
• PE = цена акции / текущая прибыль на акцию
• PBV = рыночная стоимость акции / стоимость основного капитала на акцию
• PS = рыночная стоимость акции / выручка
• Enterprise Value = стоимость предприятия = рыночная стоимость собственного капитала + рыночная стоимость долга - наличные деньги и ценные бумаги
• Payout = Выплаты = DPS/EPS
• Relative Payout = относительные выплаты = выплаты / среднее отношение выплат для рынка
• Debt/Equity = долг/собственный капитал = балансовая стоимость долга / рыночная стоимость собственного капитала
• Debt/Capital = долг/капитал = балансовая стоимость долга / балансовая стоимость долга + рыночная стоимость собственного капитала)
• Бета = беты на основе данных за 5 лет,
• Net Margin = Net Income / Sales = чистый доход / продажи
• After-tax Operating Margin = EBIT (1-tax rate) /Sales =операционная маржа прибыли, остающийся после уплаты налога = прибыль до уплаты процентов и налогов (1 -налоговая ставка) / продажи
• Pre-tax Operating Margin = операционная маржа прибыли до вычета налогов = EBIT/ продажи
• Tax Rate = налоговая ставка = эффективная налоговая ставка
• ROE = Net Income / BV of Equity = чистый доход / балансовая стоимость собственного капитала
• ROC = EBIT (1-t)/ (BV of Debt + BV of Equity- Cash )= EBIT (1-t) / (балансовая стоимость долга + балансовая стоимость собственного капитала - наличные деньги)
• Reinvestment Rate = ставка реинвестирования = ((Cap ex - Depreciation + Chg in non-cash WC)/ EBIT (1 - tax rate) =(капитальные вложения - амортизация + изменения в безналичном рабочем капитале) / EBIT (1 - налоговая ставка)
• Std dev in Stock Prices = Стандартное отклонение в курсах акций за прошлые 5 лет.
Применение регрессионного анализа для российского фондового рынка связано с большими ограничениями, главное из которых небольшое число постоянно котируемых акций, для которых есть необходимые показатели. Однако практика показывает, что уровни доходности и уровни стоимости компаний схожи на всех развивающихся рынках.
Для развивающихся рынков, куда входит Россия, была сделана выборки на основе данных за 2011 г. всех компаний, относящихся к отелям и ресторанам (источник www.damodaran.com).
Для установления возможных регрессоров была сделана корреляционная матрица всех фундаментальных показателей компаний, которая отразила значимые взаимосвязи показателей.
Установление регрессий мультипликаторов для отелей Регрессия мультипликатора PE
Корреляционная матрица показала, что мультипликатор PE имеет заметную связь с Payout ratio, и Expected Earnings Growth.
Дальнейший анализ множественной регрессии показал, что выявленные регрессоры не имеют значимых t-статистик. Анализ нелинейной регрессии позволил установить коэффициенты связи со значимыми t-статистиками и коэффициентом детерминации 0,23. Остальные показатели регрессионного анализа, выполненные в Excel, приведены ниже.
Регрессионная статистика F-статистика Значимость F
Множественный R 0,482945 5,4752 0,0083
R-квадрат 0,233236
Наблюдения 39
Коэффициенты t-статистика P-Значение
Y-пересечение 12,42588 2,127995793 0,0402538
ln Payout ratio 1,97273 1,17614596 0,2472558
ln g -3,89534 -2,245372985 0,03097856
Вид регрессии:
PE = 12,4259 + Payout Ratio1’9121 + g~3’8953.
Регрессия мультипликатора PBV
Установлено, что с мультипликатором PBV имеют значимую связь Payout Ratio и ROE.
Связь линейна, коэффициент детерминации 0,17 при значимых t-статистиках.
Регрессионная статистика F-статистика Значимость F
Множественный R 0,417398 20,78135 6,47E-09
R-квадрат 0,174221
Наблюдения 200
Коэффициенты t-статистика P-Значение
Y-пересечение 1,418344 9,100291 1E-16
Payout Ratio 0,833576 2,491558 0,013544
Return on Equity 1,509559 5,967169 1,1E-08
Вид регрессии:
PBV = 1,4183 + 0,8335 Payout Ratio + 1,5096 ROE .
Регрессия мультипликатора PS
Показатели, имеющие связь с мультипликатором PS, установлены только при взвешенном методе наименьших квадратов. В качестве взвешивающего показателя принята рыночная капитализация - Market Cap. Показатели, имеющие значимую связь - Beta и Net Margin, со значимыми t-статистиками и низким коэффициентом детерминации. Показатели
регрессионного анализа приведены ниже.
Регрессионная статистика F-статистика Значимость F
Множественный R 0,268603 11,70248 1,28E-05
R-квадрат 0,072147
Наблюдения 304
Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение
Y-пересечение 0,178362 0,129484 1,377486 0,169385
Beta/MC 3,191941 1,050444 3,038659 0,002585
Net Margin/MC 2,590108 0,578915 4,474072 1,09E-05
Вид регрессии:
PS = 0,1783 + 3,1919 Beta + 2,59 Net M arg in .
Установление регрессий для ресторанов Регрессия мультипликатора PBV
Для линейной связи значимых регрессоров не установлено. Но для нелинейной регрессии значимые t-статистики у показателей Market Debt, ROE, и Net Margin с коэффициентом детерминации 0,50. Показатели регрессионного анализа и вид регрессии приведены ниже.
Регрессионная статистика F-статистика Значимость F
Множественный R 0,708693 11,43559 2,45E-05
R-квадрат 0,502246
Наблюдения 38
Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение
Y-пересечение -2,0845 2,185442 -0,95381 0,346912
lnMD -1,97237 0,38999 -5,0575 1,45E-05
ln ROE 2,377863 0,922856 2,576634 0,014491
ln Net Margin -1,57495 0,88637 -1,77685 0,084541
Вид регрессии:
PBV = - 2,0845 + Market Dedt_1’9723 + ROE2 3778 + Net Margin_1’5749 .
Регрессия мультипликатора PS
Для мультипликатора PS установлена нелинейная регрессия, в которой показатели Market
Debt и Net Margin имеют значимые t-статистики.
Регрессионная статистика F-статистика Значимость F
Множественный R 0,616824 10,74729 0,00023
R-квадрат 0,380472
Наблюдения 38
Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение
Y-пересечение 2,827447 1,040991 2,716112 0,010193
lnMD -0,51182 0,186165 -2,74927 0,009385
ln Net Margin 0,899122 0,297782 3,019396 0,004705
Вид регрессии:
PS = 2,8274 + Market Dedt“0 5118 + Net Margin0 8991
Установленные регрессии применимы для оценки акций компаний, имеющих в своем управлении отели и рестораны.
Проведенные оценки различных компаний говорят о достаточно высоком качестве установленных регрессий.
Литература
1. Дамодаран А. Инвестиционная оценка. Инструменты и техника оценки любых активов. М.: Альпина Бизнес Букс, 2004.
2. Рутгайзер В.М. Оценка стоимости бизнеса: учеб. пособие. М.: Маросейка, 2008.
3. Салманов О.Н. Фундаментальный анализ компаний в сфере сервиса. М.: ФГОУВПО «РГУТиС», 2011.
622: 502.3
ТУРИЗМ И РЕКРЕАЦИОННАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ:
ПРОБЛЕМА СОХРАНЕНИЯ СЫРЬЕВЫХ РЕСУРСОВ И ЭКОЛОГИЧЕСКАЯ ОБСТАНОВКА В ГЖЕЛЬСКОЙ ЗОНЕ РАМЕНСКОГО РАЙОНА МОСКОВСКОЙ ОБЛАСТИ Цеханович Ольга Михайловна, кандидат технических наук, доцент кафедры сервиса и туризма, olgagzhel@mail.ru,
Бырдин Виктор Степанович, кандидат технических наук, доцент кафедры физической культуры и безопасности жизнедеятельности,
Г жельский государственный художественно-промышленный институт (ГГХПИ), пос. Электроизолятор, Раменский район, Московская область
В статье рассматривается проблема развития туризма и рекреационной деятельности в Гжельской зоне Раменского района Московской области - месте бытования традиционного русского народного художественного промысла «Гжель». В зоне находятся уникальные глины, используемые для производства керамических изделий, и в то же время сегодня места нахождения уникальных глин интенсивно застраиваются. Приведены характеристики объектов, представляющих интерес для туристов. Приводятся данные экологического состояния Гжельской зоны, в частности, данные оценки радиационной обстановки, что представляет опасность для развития рекреационной деятельности на территории Гжельской зоны.
Ключевые слова: Гжельская зона, туризм, сырьевые ресурсы, экология, рекреационная деятельность.
The article covers problems of tourism development and recreational activities in the Gzhel zone of the Moscow Region - the location of the traditional Russian folk-art handicraft industry “Gzhel”. The zone contains unique clays used for production of ceramic ware but the mighty building campaign promotes continuous construction in the zone of the unique clays. The author reveals places of interest from tourists and considers the state of the environment in the Gzhel zone and radiation environment data as well as hazards for recreation activities on the territory of the Gzhel zone.
Keywords: Gzhel zone, tourism, raw resources, ecology, recreation activity.
Гжельская зона Раменского района Московской области расположена в 50 км в юго-восточном направлении от Москвы на Гжельско-Кудиновском геологическом месторождении глин центральной России. Впервые в летописях Гжель упоминается в 1339 г. В Гжели развит традиционный русский народный художественный промысел (НХП) «Гжель».
