CC BY
734
ISSN 2311-8768 (Online) ISSN 2073-4484 (Print)
Оценка и оценочная деятельность
ПОРЯДОК ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МЕТОДА ВОЛАТИЛЬНОСТИ EBIT И МОДЕЛИ АНАЛИЗА EBIT-EPS ПРИ ПРИНЯТИИ ФИНАНСОВЫХ РЕШЕНИЙ
Анна Николаевна ЗАДОРОЖНАЯ
кандидат экономических наук, доцент кафедры финансов, кредита, бухгалтерского учета и аудита, Омский государственный университет путей сообщения, Омск, Российская Федерация [email protected]
Аннотация
Тема. В работе представлены методы определения долговой нагрузки для формирования оптимального кредитного портфеля, который будет способствовать увеличению стоимости компании. Как показывает практика, единственно верного универсального решения не существует и выбор критериев оптимизации долговой нагрузки является частью финансовой политики каждой конкретной компании.
Цели. Исследование моделей обоснования оптимальной структуры капитала на основе целевой функции «риск - доходность»: метод волатильности EBIT, модель анализа EBIT-EPS. Методология. Анализ эволюции теорий структуры капитала после опубликования теоремы Модильяни - Миллера дает основание утверждать, что практическая реализация результатов теоретических исследований формирования структуры капитала по-прежнему вызывает трудности. Для анализа возможного практического использования моделей оптимального уровня долга при целевой функции «риск - доходность» были протестированы метод волатильности EBIT и модель анализа EBIT-EPS на примере ПАО «Ростелеком». Результаты. Результаты исследования позволяют сделать вывод о том, что расчет кредитной емкости, соответствующей оптимальному уровню долговой нагрузки, может являться инструментом управления финансовой гибкостью компании. Результаты тестирования метода волатильности EBIT для ПАО «Ростелеком» позволили сделать вывод о том, что текущий уровень долговой нагрузки находится в допустимых пределах, и смоделировать вероятность дефолта при различных комбинациях структуры капитала. Выводы и значимость. Модель анализа EBIT-EPS для оценки варианта финансирования сделки обратного выкупа позволила оценить уровень финансовой безубыточности и определить вариант финансирования сделки, максимизирующий значение прибыли на акцию (EPS). Несмотря на то, что представленные в работе модели определения оптимального уровня долговой нагрузки имеют ряд недостатков, полученные результаты позволяют финансовому менеджменту принять более обоснованное решения в области управления структурой капитала.
© Издательский дом ФИНАНСЫ и КРЕДИТ, 2015
История статьи:
Принята 05.08.2015 Одобрена 26.08.2015
УДК 658.14.17
Ключевые слова: структура, капитал, долговая нагрузка, кредитная емкость, волатильность
Важнейшим направлением корпоративной политики является принятие решений, связанных с порядком финансирования. Комбинации различных источников финансовых ресурсов определяют сложившуюся структуру капитала компании, которая в свою очередь оказывает влияние на финансовую устойчивость и кредитоспособность организации. Поиск оптимальной структуры капитала по-прежнему остается нерешенным вопросом современного финансового менеджмента.
Основы современной теории структуры капитала компании впервые были изложены в 1958 г. в ставшей классической работе Ф. Модильяни и М. Миллера «Стоимость капитала, финансы корпораций и теория инвестиций» [1]. Базовая теорема (теорема 1)
Модильяни -Миллера при отсутствии налогов на прибыль корпораций и доходы физических лиц, а также на основе ряда допущений доказывает, что рыночная стоимость фирмы не зависит от структуры ее капитала и определяется нормой капитализации ожидаемого дохода в фирмах ее класса.
Ослабление вводимых предпосылок и допущений теоремы Модильяни - Миллера породило несколько теоретических направлений, пытающихся обосновать порядок управления финансовой структурой компаний (табл. 1).
Вместе с тем необходимо отметить, что практическая реализация результатов теоретических исследований формирования структуры капитала по-прежнему вызывает трудности.
Таблица 1
Эволюция теорий структуры капитала после теоремы Модильяни - Миллера
Теория
Основоположник
Краткая характеристика
Ослабление допущений: налогообложение и издержки банкротства
Компромиссные теории (статические и динамические модели)
А. Краус, Р. Литценбергер (1973) Статистические модели Х. ДеАнжело, Р. Мазулис (1980) [4]. Е. Ким (1982) [5]. М. Брэдли, А. Грегг (1984) [6] Динамические модели Э. Фишер, Р. Хенкель и Й. Зенчер (1989)
Статистические модели.
Оптимальный уровень заемного капитала определяется таким образом, чтобы налоговые выгоды, связанные с привлечением заемных средств, реализуемые в рамках одного периода, уравновешивались издержками банкротства.
Динамические модели.
Структура капитала является следствием постоянно проводимой политики финансирования, а оптимальной структурой капитала можно считать такую структуру, при которой приведенная стоимость налоговых щитов полностью покрывает приведенную стоимость ожидаемых издержек банкротства
Ослабление допущения: информационная асимметрия между эмитентами и инвесторами
Теория иерархии
источников
финансирования
Г. Дональдсон (1961) [8]. С. Майерс и Н. Майлуф (1984) [9]. У Краскер (1986) [10]. М. Нарайанан (1988) [11]
Информационная асимметрия порождает определенную иерархию издержек внешнего финансирования. Компании в первую очередь используют внутренние источники финансирования, затем внешние долговые обязательства и, наконец, внешнее долевое финансирование. В рамках теории иерархии нельзя определить единственный вариант целевой (оптимальной) структуры капитала, к достижению которой компания стремилась бы в долгосрочном периоде. В краткосрочном же периоде величина финансового рычага определяется дефицитом внутренних источников финансирования
Сигнальные модели
С. Росс (1977) [12].
Х. Лелэнд и Д. Пайл (1977) [13].
Р. Хайкель (1982) [14]
Менеджмент может использовать структуру капитала как сигнал внешним инвесторам, на основе которого последние могут получать информацию о перспективах развития компании. Увеличение долговой нагрузки будет расцениваться как сигнал устойчивого финансового положения компании и высокого уровня ожидаемых денежных потоков, которые позволят обслуживать долговые обязательства. Следовательно, при объявлении о проведении эмиссии долговых ценных бумаг рыночная стоимость компании должна расти
Ослабление допущения: агентские издержки
Агентская теория
М. Дженсен, У Меклинг (1975) [15]. С. Гроссман, О. Харт (1982) 16]. М. Дженсен (1986) [17]
Оптимальной структурой капитала можно считать такую структуру капитала, при которой приведенные выгоды от долговой нагрузки полностью покрывают приведенную стоимость ожидаемых агентских издержек долгового финансирования
Достаточно часто определение допустимого уровня долговой нагрузки осуществляется на основе общей практики, сложившихся отраслевых пропорций, сравнения с аналогичными компаниями. Такой подход описан теорией информационных каскадов (Informational cascades theory), предложенной С. Бихчандани, Д. Хиршляйфером и И. Вэлчем [188, 19], в основе которой лежит «стадное поведение» агентов. Ученые отмечают, что оптимальной стратегией поведения индивида является повторение действий (или решений) его
предшественников, оказавшихся в аналогичной ситуации, вне зависимости от личной информации, которой они располагают [19]. С другой стороны, в условиях широкого функционала и ограниченности временного ресурса у менеджмента, а также при отсутствии четких моделей такой подход может быть оправдан.
Однако стоит заметить, что управление структурой капитала будет более эффективным, если кредитная емкость (debt capacity) как показатель,
Рисунок 1
Методы определения оптимальной величины долговой нагрузки
характеризующий способность компании привлекать заемные средства для финансирования своей деятельности, рассчитываемый как оптимальная величина долга, будет оценена с применением более формализованных моделей.
С математической точки зрения оптимизация -это нахождение экстремума (минимального или максимального значения) целевой функции.
В зависимости от выбранной целевой функции возможны следующие методы количественного обоснования уровня долговой нагрузки и кредитной емкости компании (рис. 1):
1) модель минимальной средневзвешенной стоимости капитала WACC - оптимальный уровень долговой нагрузки достигается при минимальных затратах на капитал;
2) метод скорректированной приведенной стоимости С. Майерса (adjusted present value, APV) [20]. Этот метод, так же, как и модель WACC, предполагает определение структуры капитала, при которой стоимость компании будет максимальной, учитывая выгоды от налогового щита и издержки финансовой неустойчивости;
3) метод волатильности EBIT - позволяет определить допустимый уровень долговой нагрузки исходя из приемлемой для компании вероятности финансовых затруднений (вероятность дефолта по обязательствам). Предполагается, что вероятность дефолта и волатильность операционной прибыли линейно зависимы;
4) модель анализа EBIT-EPS предполагает выбор структуры капитала, при которой прибыль на акцию (EPS) будет максимальной. В качестве независимой переменной в данной модели выступает операционная прибыль, величина
которой определяется уровнем операционного риска. Метод сравнения источников финансирования предполагает построение линейной зависимости EBIT-EPS и выбор для прогнозируемого значения EBIT такой структуры капитала, при которой максимизируется значение EPS.
В рамках исследования более подробно рассмотрим вторую группу количественных методов определения приемлемого уровня долговой нагрузки, основанной на использовании в качестве целевой функции оптимального сочетания «риск - доходность» (метод волатильности EBIT и модель анализа EBIT-EPS).
Как было отмечено, метод волатильности операционной прибыли EBIT1 [21] предполагает определение допустимого уровня долга, исходя из заданной вероятности дефолта. В упрощенном варианте дефолт трактуется как неспособность должника выполнить обязательства, связанные с выплатой процентов и погашением текущей части долга. Другими словами, вероятность дефолта можно определить как вероятность того, что операционной прибыли EBIT будет недостаточно для покрытия процентных платежей и погашения текущей части долга, т.е.
EBITt < DP,,
где EBITt - прибыль до выплаты процентов и налогообложения в период t;
DP (Debt Payment) - процентные платежи и текущая часть долга, подлежащие уплате в период t.
Соответственно, чем выше волатильность операционной прибыли, тем выше вероятность дефолта. Таким образом, этот метод позволяет
1 Истомин В.С. Количественные подходы к анализу структуры капитала компании // Вестник АмГУ 2009. № 47. С. 96-100.
частично устранить недостатки модели WACC. Допущением метода волатильности ЕВ1Т является предположение о нормальном распределении операционной прибыли и об отсутствии зависимости между финансовым рычагом и величиной прибыли.
Учитывая изложенное, вероятность дефолта p можно определить как
^ВР
f (ЕВ1Г ЩВ1Т,
-со
где р - вероятность дефолта;
ЕВ1Г - прибыль до выплаты процентов и налогообложения;
ВР - процентные платежи и текущая часть долга.
Количественно вероятность рассчитывается по статистике, имеющей обратное распределение Стьюдента с (п - 1) степенями свободы:
EBIT — DP
Таблица 2
Вероятность дефолта в зависимости от кредитного рейтинга
Кредитный рейтинг Вероятность дефолта, %
ААА 0,07
АА 0,51
А+ 0,60
А 0,66
А- 2,50
ВВВ 7,54
ВВ 16,63
В+ 25,00
В 36,80
В- 45,00
ССС 59,01
СС 70,00
С 80,00
D 100,00
Источник: [22].
EBIT - DP
где ЕВ1Г - средняя величина прибыли до выплаты процентов и налогообложения;
л/с2 - стандартное отклонение ЕВ1Т;
- ¿-распределение Стьюдента с (п - 1) степенями свободы;
п - количество периодов, за которые известны значения ЕВ1Т.
Общий алгоритм метода волатильности ЕВГГ можно представить в виде последовательного выполнения действий.
1. Задается приемлемая величина вероятности дефолта компании. С этой целью можно использовать соотношение кредитного рейтинга и вероятности дефолта (табл. 2).
2. На основе данных финансовой отчетности компании за ряд предшествующих периодов рассчитываются средняя величина операционной прибыли ЕВ1Т, а также стандартное отклонение.
3. Определяется значение функции одностороннего обратного распределения Стьюдента с (п-1) степенями свободы от допустимой вероятности дефолта, где п - число периодов, за которые анализировались показатели операционной прибыли.
4. На основе заданной приемлемой величины вероятности дефолта с учетом формулы
4 рассчитывается DP (годовая
сумма процентных платежей и погашение текущей части долга).
5. Допустимую величину заемного капитала, а также соответствующий ей финансовый рычаг можно определить путем капитализации годовой суммы процентных платежей и погашения текущей части долга ВР. В качестве ставки капитализации можно использовать стоимость заемного капитала kd как сумму безрисковой ставки и спреда дефолта:
ВР
~к7'
D = -
где В - допустимая (оптимальная) величина заемного капитала.
Кроме того, эту модель можно использовать в несколько ином варианте. На основе текущего значения долговой нагрузки рассчитать вероятность дефолта, а далее сравнить полученное значение с допустимой (приемлемой) для компании вероятностью дефолта. В случае превышения введенного ограничения следует принять управленческие решения по снижению финансового рычага.
Рассмотрим порядок расчета оптимальной структуры капитала методом волатильности ЕВГТ для ПАО «Ростелеком» - одной из крупнейших в России и Европе телекоммуникационных компаний национального масштаба, присутствующей во всех
n—1
сегментах рынка услуг связи и охватывающей более 34 млн домохозяйств в России.
Компания имеет кредитный рейтинг агентства Standard&Poor's на уровне BB+, а также агентства Fitch Ratings - на уровне BBB-. Текущие показатели структуры капитала компании представлены в табл. 3.
Результаты анализа структуры капитала компании позволяют сделать следующие выводы:
- в 2014 г. заметно сокращение доли заемного капитала в структуре источников финансирования, с преобладанием в его структуре долгосрочных обязательств;
- значение финансового левериджа превышает единицу, т.е. заемный капитал, несмотря на снижение его доли, по-прежнему превышает собственный капитал в структуре пассивов;
- положительной тенденцией 2014 г. является существенный рост показателя текущей ликвидности с 0,47 в 2013 г. до 0,62 - в 2014 г., а также снижение дефицита чистого оборотного капитала.
Несмотря на то, что в 2014 г. финансовая политика компании была более консервативной, показатели обслуживания долга, характеризующие в том числе уровень финансового риска, ухудшились. Так, величина операционной прибыли в 2,7 раза превышает текущие процентные расходы (для сравнения: в 2011 г. этот показатель был на уровне 4,1). Вместе с тем стоит отметить, что, несмотря на отрицательную динамику этой группы
коэффициентов, их уровень по-прежнему остается высоким.
Проведем сравнительный анализ показателей структуры капитала ПАО «Ростелеком» с ближайшими конкурентами: ПАО «Вымпелком», ПАО «МТС», ПАО «Мегафон» (табл. 4)
Доля заемного капитала в структуре источников финансирования конкурирующих компаний заметно превышает значение ПАО «Ростелеком». Однако доля долгосрочных обязательств в структуре заемного капитала ПАО «Ростелеком» отстает от аналогичных показателей ближайших конкурентов, в частности ПАО «Вымпелком» и ПАО «МТС».
Также стоит обратить внимание на то, что показатели ликвидности и чистого оборотного капитала ПАО «Ростелеком» существенно ниже среднего уровня конкурентов. Аналогичным образом обстоят дела и с показателями обслуживания долга.
Учитывая достаточно большой разброс в значениях показателей структуры капитала в данной отрасли, а также ранее отмеченные недостатки использования в качестве бенчмарка для обоснования решений по структуре капитала средних (медианных) отраслевых значений, попытаемся использовать более формализованные модели, в частности метод волатильности EBIT.
Несмотря на то, что на официальном сайте компании представлена консолидированная финансовая отчетность, подготовленная в соответствии с МСФО, для анализа был выбран период с 2009 по 2014 г., поскольку в 2010-2011 гг.
Таблица 3
Показатели структуры капитала ПАО «Ростелеком» за 2011-2014 гг.*
Показатель 2011 2012 2013 2014
Показатели компонентов структуры капитала
Коэффициент финансового рычага TD/EQ 1,22 1,37 1,81 1,24
Отношение суммарных обязательств к активам TD/TA 0,55 0,58 0,64 0,55
Отношение долгосрочных обязательств к активам LTD/TA 0,29 0,34 0,41 0,33
Показатели уровня обеспеченности обязательств активами
Коэффициент долгового покрытия активов ACR 1,95 1,79 1,60 2,04
Коэффициент текущей ликвидности CR 0,43 0,48 0,47 0,62
Чистый оборотный капитал NWC, млн руб. -75 230 -70 874 -71 208 -46 890
Отношение чистого долга к активам ND/TA 0,53 0,55 0,63 0,52
Показатели обслуживания долга
Коэффициент покрытия процентов, рассчитанный через EBIT, ICR 4,12 3,31 2,84 2,73
Коэффициент покрытия процентов, рассчитанный через денежный 5,82 5,94 5,42 5,06
поток от операционной деятельности ICR
* Рассчитано автором на основе данных консолидированной финансовой отчетности компании. Методика расчета показателей, характеризующих долговую нагрузку компании, более подробно описана в статье автора «Порядок определения долговой нагрузки компании» // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2014. № 48. С. 39-50.
Таблица 4
Сравнение показателей структуры капитала ПАО «Ростелеком» с конкурентами в 2014 г.
_ ПАО ПАО ПАО ПАО Среднеотраслевое
Показатель *
«Ростелеком» «Вымпелком» «МТС» «Мегафон» значение
Показатели компонентов структуры капитала
Коэффициент финансового рычага TD/EQ 1,24 2,56 2,59 1,90 -
Отношение суммарных 0,55 0,72 0,71 0,66 0,67
обязательств к активам TD/TA
Отношение долгосрочных 0,33 0,49 0,48 0,40 -
обязательств к активам LTD/TA
Показатели уровня обеспеченности обязательств активами
Коэффициент долгового покрытия 2,04 1,22 1,27 1,37 -
активов ACR
Коэффициент текущей ликвидности CR 0,62 0,78 1,11 0,88 1,07
Коэффициент обеспеченности -0,61 -0,28 0,10 -0,13 -1,11
собственными оборотными
средствами NWC/CA
Отношение чистого долга к активам 0,52 0,61 0,60 0,61 -
МБ/ГА
Показатели обслуживания долга
Коэффициент покрытия процентов, рассчитанный через EBIT, ICR 2,73 2,74 6,22 5,93 -
Коэффициент покрытия 5,06 3,63 9,70 8,31
процентов, рассчитанный через
денежный поток от операционной
деятельности ICR
* Данные Федеральной службы государственной статистики. URL: http://www.httpgks.ru.
Источник: Рассчитано автором на основе данных консолидированной финансовой отчетности компаний за 2014 г.
произошли реорганизация и слияние с рядом компаний. Показатели операционной прибыли ПАО «Ростелеком» за анализируемый период представлены в табл. 5.
Учитывая, что компания имеет кредитный рейтинг Standard&Poor's на уровне ВВ+, в соответствии с табл. 2 вероятность дефолта равна 16,63%. При этой вероятности дефолта значение одностороннего обратного распределения Стьюдента с пятью степенями свободы составило: ¿2х0 1663.4 = 1,107. Таким образом, допустимое значение годовой
Таблица 5
Показатели операционной прибыли ПАО «Ростелеком» в 2009-2014 гг., млн руб.
Год Операционная прибыль Среднее значение операционной прибыли Стандартное отклонение
2009 50 053 50 930,83 7 391,92
2010 50 280
2011 63 668
2012 53 825
2013 44 868
2014 42 891
суммы процентных платежей и погашения текущей части долга DP составит:
EBIT — t4C = 50 930,83 - 1,07-7 391,92 = 42 004,65 млн руб.
Для сравнения: в 2014 г. процентные расходы компании составили 15 722 млн руб.
Проведем также оценку вероятности дефолта этой компании в зависимости от уровня финансового рычага (табл. 6).
Рассмотрим 10 сценариев финансирования с долей заемного капитала в диапазоне от 0 до 90%.
Стоимость долгового финансирования определяется как сумма безрисковой ставки с учетом премии за страновой риск и спреда дефолта.
В качестве безрисковой ставки использована доходность казначейских облигаций США (Treasury bonds) сроком погашения 10 лет. На начало 2015 г. она составила 2,25%.
Чтобы применить это значение для российской компании, была произведена корректировка
Таблица 6
Оценка вероятности дефолта в зависимости от уровня финансового рычага методом волатильности EBIT
Показатель Сценарий
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Заемный капитал D, % 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90
Собственный капитал Е, % 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10
Финансовый рычаг D/E 0,00 0,11 0,25 0,43 0,67 1,00 1,50 2,33 4,00 9,00
Кредитный рейтинг, ААА ААА АА А- ВВВ ВВ В В- ССС СС
соответствующий финансовому рычагу
Вероятность дефолта, % 0,07 0,07 0,51 2,50 7,54 16,63 36,80 45 59,01 70
Собственный капитал Е, 245 227
млн руб.
Заемный капитал, млн руб. 0 60 644 121 289 181 933 242 577 303 222 363 866 424 510 485 154 545 799
Безрисковая ставка, % 5,20 5,20 5,20 5,20 5,20 5,20 5,20 5,20 5,20 5,20
Кредитный спред в 0,40 0,40 0,70 1,20 1,75 3,25 5,00 6,00 7,00 8,00
зависимости от рейтинга,%
Процентная ставка по 5,60 5,60 5,90 6,40 6,95 8,45 10,20 11,20 12,20 13,20
рейтингу, %
Годовые процентные 0 3 396 7 156 11 644 16 859 25 622 37 114 47 545 59 189 72 045
платежи по долгу в
соответствии с рейтингом DP, млн руб.
Среднее значение EBIT, млн руб. 50 930,83
Стандартное отклонение EBIT, млн руб. 7 391,92
t-статистика 6,8901 6,4306 5,9220 5,3149 4,6093 3,4238 1,8691 0,4580 -1,1172 -2,8564
p-значение 0,0009 0,0014 0,002 0,0032 0,0058 0,019 0,12 0,666 1 1
на различие в уровне инфляции, измеряемой дефлятором ВВП по итогу 2014 г., в России (5,54%) и США (1,17%)2. Таким образом, безрисковая ставка rf составила: 2,25% ■ 105,54% / 101,17% = 2,35%. Премия за страновой риск CRP - 2,85%.
Спред дефолта определен в соответствии с кредитным рейтингом по методике А. Дамодарана (табл. 7).
Для каждого варианта финансирования определена t-статистика и соответствующее ей p-значение при пяти степенях свободы3, которое и отражает вероятность дефолта. Полученные данные представлены на рис. 2.
Результаты расчетов позволяют достаточно четко заметить, что существенный рост вероятности дефолта наступает при увеличении доли заемного капитала свыше 60%, поэтому именно это значение можно считать критическим уровнем при планировании долговой нагрузки компании.
Основным недостатком метода волатильности
2 Inflation, GDP deflator (annual %) / The World Bank // data. worldbank.org.
3 Количество наблюдаемых значений EBIT равно 6 (см. табл. 5).
Таблица 7
Коэффициенты покрытия процентов и спред дефолта для крупных промышленных компаний, публикуемые А. Дамодараном по состоянию на 01.01.2015
Коэффициент покрытия процентов ICR Рейтинг Спред, %
-100 000 - 0,199999 D 12
0,2 - 0,649999 C 10,00
0,65 - 0,799999 CC 8,00
0,8 - 1,249999 CCC 7,00
1,25 - 1,499999 B- 6,00
1,5 - 1,749999 B 5,00
1,75 - 1,999999 B+ 4,00
2,0 - 2,2499999 BB 3,25
2,25 - 2,49999 BB+ 2,75
2,5 - 2,999999 BBB 1,75
3,0 - 4,249999 A- 1,20
4,25 - 5,499999 A 1,00
5,5 - 6,499999 A+ 0,90
6,5 - 8,499999 AA 0,70
8,50 - 100000 AAA 0,40
Источник: Damodaran online // www.damodaran.com.
операционной прибыли EBIT является то, что оценка проводится на основе ретроспективных данных и не учитывает возможных изменений внешней
Рисунок 2
Вероятность дефолта в зависимости от доли заемного капитала в структуре источников финансирования, %
Вероятность дефолта
среды и перспектив развития компании в будущем. При высокой волатильности показателей прибыли достоверность этой модели резко снижается. Кроме того, вводимая предпосылка об отсутствии влияния структуры капитала на волатильность операционной прибыли не всегда соответствует действительности.
Вместе с тем стоит отметить, что рассчитанная кредитная емкость, соответствующая оптимальному уровню долговой нагрузки, должна восприниматься не как догма, а как инструмент управления финансовой гибкостью компании.
Как и модель волатильности EBIT, модель анализа EBIT-EPS предполагает оценку оптимальной структуры капитала с использованием в качестве целевой функции оптимального сочетания риска и доходности.
В рамках модели EBIT-EPS оптимальной структурой капитала будет являться такое соотношение между собственными и заемными средствами, при котором достигается максимальное значение чистой прибыли на акцию EPS при минимальном финансовом риске.
Концепция этого метода анализа сводится к тому, что определяется величина операционной прибыли, при которой прибыль на акцию при двух разных вариантах финансирования (за счет собственных и за счет заемных средств) будет одинаковой.
Значение прибыли на акцию определяется как сумма чистой прибыли, остающейся после уплаты процентов, налогов и дивидендов по привилегированным акциям, деленная на количество обыкновенных акций компании, находящихся в обращении:
EPS =
(1 - T)(EBIT -1) - Dn
где EPS - величина прибыли на одну обыкновенную акцию;
T - ставка налога на прибыль;
EBIT - операционная прибыль (прибыль до уплаты процентов и налогообложения);
I - процентные платежи;
D - дивиденды по привилегированным акциям;
n - количество обыкновенных акций в обращении.
Уровень операционной прибыли, при котором значение прибыли на акцию совпадает по альтернативным вариантам структуры капитала, принято называть «точкой безразличия», или «критической точкой» (break-even point; indifference point)4 [23, с. 230]. При операционной прибыли, превышающей «точку безразличия», более высокое значение EPS будет обеспечиваться за счет большего финансового рычага. Соответственно, при
' Теплова Т.В. Корпоративные финансы. М.: Юрайт, 2014. C 399.
n
операционной прибыли ниже «критической точки» более высокое значение EPS будут обеспечивать более низкие значения финансового левериджа.
Определить «точку безразличия» в модели EBIT-EPS можно математически или графически.
Как было отмечено, «точка безразличия» - это такое значение EBIT, при котором суммы чистой прибыли на акцию по всем вариантам финансирования одинаковы. Запишем это условие через равенства:
EPS1 = EPS2;
EPS1 =
EPS2 =
Тогда
(1 - T)(EBIT - p - Dnp
n
(1 - T)(EBIT -12) - Dn
(1 - T)(EBIT - Ii) - D (1 - T)(EBIT -12) - Du
П n2
где EPS1 EPS2 - величины прибыли на одну обыкновенную акцию;
T - ставка налога на прибыль;
I1 I2 - процентные платежи в зависимости от варианта финансирования;
n1 n2 - количество обыкновенных акций в обращении в зависимости от варианта финансирования.
Как и любой из методов, модель анализа EBIT-EPS имеет свои преимущества и недостатки. К числу преимуществ можно отнести возможность подбора структуры капитала и составление финансового плана, который бы способствовал достижению максимального значения прибыли на акцию. Вместе с тем модели присущи и недостатки.
Во-первых, рассматривая различные варианты финансирования, в модели не допускается их комбинация для принятия окончательного управленческого решения. Другими словами, применение этого метода анализа существенно осложняется с ростом количества альтернативных вариантов финансирования. Также модель потребуется модифицировать, если в качестве инструмента финансирования компания рассматривает конвертируемые облигации или облигации с варрантом.
Во-вторых, в качестве целевой функции выступает максимизация прибыли на акцию, а не рыночной стоимости компании. Максимизация EPS не всегда автоматически обеспечивает выполнение основной
корпоративной цели - максимизация благосостояния собственников.
В-третьих, модель анализа достаточно статична и не учитывает влияния таких факторов, как информационная асимметрия на финансовых рынках и, соответственно, сигналы для инвесторов, которые может вызвать изменение структуры капитала.
В-четвертых, в модель анализа EBIT-EPS не включен риск. Хотя общеизвестно, что рост финансового левериджа часто сопровождается и увеличением риска.
Оценку риска в модель можно ввести одним из следующих способов.
1. Оценка распределения вероятностей операционной прибыли (EBIT).
2. Для вариантов, предполагающих долговое финансирование, сравнение «точки безразличия» с наиболее вероятной величиной EBIT. Оценка вероятности ситуации, когда EBIT будет ниже «критической точки».
3. Оценка риска путем расчета для каждого варианта финансирования точки финансовой безубыточности EBIT*:
. D_
EBIT = I + -
1 - T
где EBIT* - величина операционной прибыли (прибыли до уплаты процентов и налогообложения), необходимая для выплаты процентов, налогов и дивидендов по привилегированным акциям;
I - процентные платежи;
D - дивиденды по привилегированным акциям;
T - ставка налога на прибыль.
Чем выше значение точки финансовой безубыточности, тем более рисковым можно считать данный вариант финансирования.
4. Включение в анализ риска путем изменения стоимости заемного капитала в зависимости от финансового рычага при разных вариантах финансирования. Как было отмечено, процентная ставка зависит от кредитного рейтинга компании и соответствующей ему вероятности дефолта.
В качестве практического примера применения модели анализа EBIT-EPS рассмотрим обратный выкуп (buyback) акций ПАО «Ростелеком» в 2014 г. с использованием двух альтернативных вариантов финансирования:
- за счет долгового финансирования;
n
2
- за счет чистой прибыли.
На внеочередном общем собрании акционеров было принято решение о реорганизации ПАО «Ростелеком». Владельцы обыкновенных и привилегированных акций вправе требовать выкупа компанией всех или части принадлежащих им акций, если они голосовали против принятия решения о реорганизации ПАО «Ростелеком» либо не принимали участия в голосовании по этому вопросу. Цена выкупа акций составит:
- за одну обыкновенную акцию - 123,93 руб.;
- за одну привилегированную акцию типа А -87,8 руб.
С учетом законодательных ограничений (на выкуп может быть направлено не более 10% от суммы чистых активов) обществом может быть выкуплено 6,4% обыкновенных акций и 13,7% привилегированных акций типа А. Сумма выкупа составит 23 161 млн руб.
Из финансовой отчетности ПАО «Ростелеком», подготовленной в соответствии с МСФО на 31.12.2013, были взяты следующие данные:
- операционная прибыль до вычета процентов и налогообложения EBIT за 2013 г. - 44 868 млн руб.;
- текущие процентные расходы - 15 800 млн руб.;
- эффективная ставка по налогу на прибыль в 2013 г. - 24,87%;
- чистая прибыль в 2013 г. - 24 131 млн руб.
В соответствии с дивидендной политикой компании на выплату дивидендов по привилегированным акциям типа А ежегодно направляется 10% от суммы чистой прибыли.
Поскольку реальная стоимость возможного долгового финансирования сделки buyback неизвестна, определим ее как сумму безрисковой ставки, премии за страновой риск и спреда дефолта.
В качестве безрисковой ставки использована доходность казначейских облигаций США (Treasury bonds) сроком погашения 10 лет. На начало 2014 г. она составила 2,73%. Чтобы применить это значение для российской компании, была проведена корректировка на различие в уровне инфляции, измеряемой дефлятором ВВП по итогу 2013 г. (в России - 5,9%, в США - 1,5%)5.
5 Inflation, GDP deflator (annual %) / The World Bank // data. worldbank.org.
Таблица 8
Сравнение прибыли на акцию при альтернативных вариантах финансирования сделки ЬиуЬаск, млн руб.
Показатель Вариант 1 Вариант 2
EBIT 44 868 44 868
Процентные платежи 15 800 17 711
Сальдо прочих доходов и расходов 3 051 3 051
Прибыль до налогообложения 32 119 30 208
Налог на прибыль 7 988 7 513
Чистая прибыль 24 131 22 695
Дивиденды по привилегированным акциям 2 413 2 270
EPS, руб. 8,67 8,15
Таким образом, безрисковая ставка f составила: 2,73% ■ 105,9% / 101,55% = 2,85%. Премия за страновой риск (country risk premium, CRP) для России на 01.01.2014 оценивалась в 2,4%6. Учитывая, что компания имеет кредитный рейтинг агентства Standard&Poor's на уровне BB+, спред дефолта составит 3%7. Таким образом, расчетная стоимость заемных средств составит 8,25%.
Расчет прибыли на акцию EPS при финансировании обратного выкупа за счет собственных средств (вариант 1) и за счет долгового финансирования (вариант 2) представлен в табл. 8. В строке «Процентные платежи» по второму варианту финансирования к текущим процентным расходам добавлены процентные платежи по ставке 8,25% по долговому финансированию для сделки buyback.
Таким образом, если в качестве критерия оценки выбрать максимизацию величины EPS, то сделку обратного выкупа рекомендуется осуществлять за счет собственных средств.
Для оценки возможного уровня риска рассчитаем точку финансовой безубыточности EBIT* для каждого варианта. При этом, несмотря на условия дивидендной политики по выплате дивидендов по привилегированным акциям в размере 10% от чистой прибыли, для варианта 2 оставим их неизменными:
. 2413
EBIT-, = 17 711 +-= 20 922,77 млн руб.
2 1 - 0,2487
Если учесть положительное сальдо прочих доходов и расходов в размере 3 051 млн руб., то точка финансовой устойчивости для варианта 2 составит, соответственно, 17 872 млн руб., что значительно
6 Country Default Spreads and Risk Premiums // Damodaran online // www.damodaran.com.
7 Damodaran online // www.damodaran.com.
ниже среднего значения годовой операционной прибыли компании.
Для первого варианта финансирования сделки buyback за счет чистой прибыли исходим из того, что уровень чистой прибыли должен соответствовать сумме выкупа 23 161 млн руб. Соответственно, уровень операционной прибыли - 46 627,89 млн руб., а если принять во внимание наличие положительного сальдо прочих доходов и расходов в размере 3 051 млн руб., то EBITj* составит 43 577 млн руб.
Для проверки вероятности снижения операционной прибыли ниже уровня финансовой безубыточности используем одновыборочный t-критерий Стьюдента. В качестве основных данных для оценки проанализируем значения показателей операционной прибыли за шесть последних лет (см. табл. 5).
Введем допущение, что операционная прибыль моделируется нормальным распределением. При среднем значении EBIT за последние шесть лет 50 930,83 млн руб., стандартном отклонении 7 391,92 млн руб. для критического заданного значения Ebit* - 43 577 млн руб., величина t-критерия составит 2,2245.
Табличное значение t-критерия Стьюдента при вероятности 95% и числе степеней свободы 5 соответствует 2,57. Таким образом, нулевая гипотеза о равенстве математического ожидания EBIT и точки финансовой безубыточности может быть подтверждена. Другими словами, точка финансовой безубыточности попадает в доверительный интервал операционной прибыли.
Таким образом, можно утверждать, что методика принятия финансовых решений на основе критерия максимизации EPS не является совершенной. Попытка включения в модель EBIT-EPS оценки риска позволяет сделать предположение, что выводы, полученные в ходе анализа, нельзя считать однозначными. Соответственно, по мнению автора, этот инструмент анализа целесообразно использовать для оценки меры чувствительности при сравнении альтернативных вариантов финансирования компании.
Несмотря на то, что показанная в работе практика применения более формализованных моделей определения оптимального уровня долговой нагрузки компании (метод волатильности EBIT, модель анализа EBIT-EPS) имеет ряд недостатков, полученные результаты позволяют финансовому менеджменту принять более обоснованное решение в области управления структурой капитала.
Список литературы
1. Modigliani F., Miller M. The cost of capital, corporation finance and the theory of investment // American Economic Review. 1958. Vol. 48. P. 261-297.
2. Модильяни Ф., МиллерМ. Сколько стоит фирма? Теорема ММ. М.: Дело, 2001. 272 с.
3. Kraus A., Litzenberger R.H. A state-preference model of optimal financial leverage // Journal of Finance. 1973. Vol. 33. P. 911-922.
4. DeAngelo H., Masulis R. Optimal capital structure under corporate and personal taxation // Journal of Financial Economics. 1980. Vol. 8. P. 3-29.
5. Kim E.H. Miller's equilibrium, shareholder leverage clienteles, and optimal capital structure // Journal of Finance. 1982. Vol. 37. P. 301-323.
6. Bradley M., Gregg A. J., Kim E. H. On the existence of an optimal capital structure: theory and evidence // Journal of Finance. 1984. № 3. P. 857-878.
7. Fischer E. O., Heinkel R., Zechner J. Dynamic capital structure choice : theory and tests // Journal of Finance. 1989. № 44. P. 19-40.
8. Donaldson G. Corporate Debt Capacity. Harvard University Press. Boston, 1961.
9. Myers S., Majluf N. Corporate financing and investment decisions when firms have information that investors do not have // Journal of Financial Economics. 1984. Vol. 13. P. 187-221.
10. Krasker W. Stock price movements in response to stock issues under asymmetric information // Journal of Finance. 1986. Vol. 41. P. 93-105.
11. Narayanan M. P. Debt versus equity under asymmetric information // Journal of Financial & Quantitative Analysis. 1988. Vol. 23. P. 39-51.
12. Ross S. A. The determination of financial structure: the incentive-signalling approach // The Bell Journal of Economics. 1977. Vol. 8. № 1. P. 23-40.
13. LelandH., Pyle D. Informational asymmetries, financial structure and financial intermediation // Journal of Finance. 1977. Vol. 32. P. 371-387.
14. Heinkel R. A theory of capital structure relevance under imperfect information // Journal of Finance. 1982. Vol. 37. P. 1141-1150.
15. JensenM., Meckling W. Theory of the Firm: Managerial Behavior, Agency Costs and Ownership Structure // Journal of Financial Economics. 1976. Vol. 3. № 4. P. 305-360.
16. Grossman S., Hart O. Corporate Financial Structure and Managerial Incentives. In: Economics of Information and Uncertainty. Chicago, University of Chicago Press, 1982.
17. Jensen M. Agency costs of free cash flow, corporate finance and takeover // American Economic Review. 1986. Vol. 76. P. 323-329.
18. Bikhchandani S., Hirshleifer D., Welch I. A Theory of fads, fashion, custom and cultural change as informational cascades // Journal of Political Economy. 1992. № 100. P. 992-1026.
19. Bikhchandani S., Hirshleifer D., Welch I. Learning from the behavior of others: Conformity, fads, and informational cascades // The Journal of Economic Perspectives. 1998. Vol. 12. № 3. P. 151-170.
20. Myers S. Interactions of corporate financing and investment decisions-implications for capital budgeting // Journal of Finance. 1974. Vol. 29. P.1-25.
21. Теплова Т.В., Геталова А. С. Работа на заемном капитале: оптимум долговой нагрузки компании: от теоретических концепций к практическим модельным обоснованиям (ч. 2) // Управление корпоративными финансами. 2013. № 5. С. 262-279.
22. Damodaran A. Applied corporate finance. 3rd Edition. Willey, 2010. 752 p.
23. Ван Хорн Дж. Основы управления финансами. М.: Финансы и статистика. 2003. 800 c.
24. Теплова Т.В. Корпоративные финансы. М.: Юрайт, 2014. 655 с.
ISSN 2311-8768 (Online) ISSN 2073-4484 (Print)
Assessment and Appraisal Activities
THE PROCEDURE FOR APPLYING THE EBIT VOLATILITY METHOD
AND THE EBIT-EPS ANALYSIS MODEL IN THE FINANCIAL DECISION-MAKING PROCESS
Anna N. ZADOROZHNAYA
Omsk State Transport University, Omsk, Russian Federation [email protected]
Article history:
Received 5 August 2015 Accepted 26 August 2015
Keywords: structure, capital, debt burden, borrowing capacity, volatility
Abstract
Importance The article presents methods for assessing the debt burden in order to form an optimal loan portfolio, which will boost the business value. As the practice shows, there is no versatile and correct solution, and each specific company should stipulate in its financial policy how to choose criteria for optimizing its debt burden.
Objectives The research examines models for substantiating an optimal structure of the capital through the risk-return trade-off: EBIT volatility method, EBIT-EPS analysis method. Methods I analyzed how the theories of capital structure evolved after the Modigliani-Miller theory had appeared, and figured out that the outcome of theoretical researches into the capital structure formation was still difficult to be practically implemented. I tested the EBIT volatility method and EBIT-EPS analysis model and used the case of Rostelecom to analyze whether the optimal debt burden model could be practically applied in relation to the risk-return trade-off function. Results The calculation of the corporate debt capacity that correlates with the optimal debt burden, is a tool to manage the financial flexibility of the company. The outcome of the EBIT volatility method allows concluding that the current debt burden is within tolerable limits, and modeling the probability of default for various combinations of the capital structure. Conclusions and Relevance The EBIT-EPS analysis model allows evaluating the financial break-even point and determining an option for financing a transaction, so to derive maximum earnings per share. Notwithstanding that the article features the optimal debt burden models that have some weaknesses, the results may help financial executives take reasonable decisions on the capital structure management.
© Publishing house FINANCE and CREDIT, 2015
References
1. Modigliani F., Miller M. The Cost of Capital, Corporation Finance and the Theory of Investment. American Economic Review, 1958, vol. 48, no. 3, pp. 261-297.
2. Modigliani F., Miller M. Skol'ko stoitfirma? TeoremaMM [Russian edition of selected works. How much does the firm cost? The Modigliani-Miller theorem]. Moscow, Delo Publ., 2001, 272 p.
3. Kraus A., Litzenberger R.H. A State-Preference Model of Optimal Financial Leverage. The Journal of Finance, 1973, vol. 28, iss. 4, pp. 911-922.
4. DeAngelo H., Masulis R. Optimal Capital Structure under Corporate and Personal Taxation. Journal of Financial Economics, 1980, vol. 8, pp. 3-29.
5. Kim E.H. Miller's Equilibrium, Shareholder Leverage Clienteles, and Optimal Capital Structure. The Journal of Finance, 1982, vol. 37, iss. 2, pp. 301-319.
6. Bradley M., Gregg A.J., Kim E.H. On the Existence of an Optimal Capital Structure: Theory and Evidence. The Journal of Finance, 1984, vol. 39, no. 3, pp. 857-878.
7. Fischer E.O., Heinkel R., Zechner J. Dynamic Capital Structure Choice: Theory and Tests. The Journal of Finance, 1989, vol. 44, iss. 1, pp. 19-40.
8. Donaldson G. Corporate Debt Capacity. Harvard University Press, Boston, 1961.
9. Myers S., Majluf N. Corporate Financing and Investment Decisions When Firms Have Information That Investors Do Not Have. Journal of Financial Economics, 1984, vol. 13, iss. 2, pp. 187-221.
10. Krasker W. Stock Price Movements in Response to Stock Issues under Asymmetric Information. The Journal of Finance, 1986, vol. 41, no. 1, pp. 93-105.
11. Narayanan M.P. Debt versus Equity under Asymmetric Information. The Journal of Financial & Quantitative Analysis, 1988, vol. 23, no. 1, pp. 39-51.
12. Ross S.A. The Determination of Financial Structure: the Incentive-Signalling Approach. The Bell Journal of Economics, 1977, vol. 8, no. 1, pp. 23-40.
13. Leland H., Pyle D. Informational Asymmetries, Financial Structure and Financial Intermediation. The Journal of Finance, 1977, vol. 32, no. 2, pp. 371-387.
14. Heinkel R. A Theory of Capital Structure Relevance under Imperfect Information. The Journal of Finance, 1982, vol. 37, iss. 5, pp. 1141-1150.
15. Jensen M., Meckling W. Theory of the Firm: Managerial Behavior, Agency Costs and Ownership Structure.
Journal of Financial Economics, 1976, vol. 3, no. 4, pp. 305-360.
16. Grossman S., Hart O. Corporate Financial Structure and Managerial Incentives. In: Economics of Information and Uncertainty. Chicago, University of Chicago Press, 1982.
17. Jensen M. Agency Costs of Free Cash Flow, Corporate Finance and Takeovers. The American Economic Review, 1986, vol. 76, no. 2, pp. 323-329.
18. Bikhchandani S., Hirshleifer D., Welch I. A Theory of Fads, Fashion, Custom and Cultural Change as Informational Cascades. Journal of Political Economy, 1992, vol. 100, no. 5, pp. 992-1026.
19. Bikhchandani S., Hirshleifer D., Welch I. Learning from the Behavior of Others: Conformity, Fads, and Informational Cascades. The Journal of Economic Perspectives, 1998, vol. 12, no. 3, pp. 151-170.
20. Myers S. Interactions of Corporate Financing and Investment Decisions-Implications for Capital Budgeting.
The Journal of Finance, 1974, vol. 29, no. 1, pp. 1-25.
21. Teplova T.V., Getalova A.S. Rabota na zaemnom kapitale: optimum dolgovoi nagruzki kompanii: ot teoreticheskikh kontseptsii k prakticheskim model'nym obosnovaniyam (chast' 2) [Operations backed with borrowings: the optima debt burden of the entity: from the theoretical concept towards practical and model rationale (Part 2)]. Upravlenie korporativnymi finansami = Corporate Finance Management, 2013, no. 5, pp.262-279.
22. Damodaran A. Applied Corporate Finance. 3rd Edition. Willey, 2010, 752 p.
23. Van Horne J. Osnovy upravleniya finansami [Fundamentals of Financial Management]. Moscow, Finansy i statistika Publ., 2003, 800 p.
