Научная статья на тему 'Порядок определения долговой нагрузки компании'

Порядок определения долговой нагрузки компании Текст научной статьи по специальности «Экономика и экономические науки»

CC BY
1158
242
Поделиться
Ключевые слова
СТРУКТУРА КАПИТАЛА / CAPITAL STRUCTURE / ДОЛГОВАЯ НАГРУЗКА / DEBT LOAD / КРЕДИТНАЯ ЕМКОСТЬ / CREDIT CAPACITY / КРЕДИТНЫЙ БУФЕР / CREDIT BUFFER

Аннотация научной статьи по экономике и экономическим наукам, автор научной работы — Задорожная А.Н.

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. Целью работы являлось исследование существующих моделей определения кредитной емкости компании: модель WACC, модель скорректированной приведенной стоимости С. Майерса APV, метод волатильности EBIT, модель анализа EBIT-EPS, использование отраслевых значений лимитов долговой позиции. Анализ положений и регламентов долговой политики ряда компаний позволил выявить наиболее распространенную практику определения оптимального уровня долга и порядка принятия на этой основе управленческих решений (формирование внутрифирменных кредитных рейтингов и определение компетенций финансового менеджмента в области привлечения заемных средств). Для анализа возможного практического использования моделей оптимального уровня долга при целевой функции максимизация стоимости компании была протестирована модель WACC на примере ОАО «Ростелеком». Результаты исследования позволяют сделать вывод о том, что расчет кредитной емкости, соответствующей оптимальному уровню долговой нагрузки, может являться инструментом управления финансовой гибкостью компании. Используя показатель «кредитный буфер», определяемый как неиспользованная кредитная емкость, финансовый менеджмент компании может принимать обоснованные управленческие решения в области финансовой и инвестиционной политики. Кроме того, представленные в работе лимиты долговой нагрузки могут стать основанием для определения предельных значений финансовых ковенантов, включаемых в кредитные договоры или эмиссионные документы размещаемых корпоративных облигаций.

Похожие темы научных работ по экономике и экономическим наукам , автор научной работы — Задорожная А.Н.,

Procedure for determining company''s debt load

Importance The article presents the methods of determining debt load with the aim to build the optimal debt portfolio, which facilitates an increase in company value. The practice shows that the universal solution does not exist, and the selection of criteria of debt load optimization is a part of the financial policy of each particular company. Objectives The paper aims to study the existing models of determining debt capacity: the WACC method, adjusted present value method of S. Myers (APV), EBIT-volatility method, EBIT-EPS model analysis, and using of the industry benchmarks for the values of debt position limits. Methods The analysis of the provisions and rules and regulations of the debt policy of several companies allows identifying the most common practice to determine the optimal leverage and the order of management decisions (formation of internal credit ratings and determination of competence of financial management in the area of attracting borrowings). Using the example of OOO Rostelecom, I tested the WACC model in order to analyze possible practical application of the models of optimal debt level with the target function to maximize company's value. Results The obtained findings show that calculation of credit capacity, which corresponds to optimum level of debt load, can be a tool in managing company's financial flexibility. Using the "credit buffer" indicator, defined as unused credit capacity, financial management of a company can make substantiated management decisions in the field of financial and investment policy. Conclusions and Relevance I emphasize that the limits of debt load described in the paper may become a basis for determining the ceiling values of financial covenants included in credit agreements or issuing documents of placed corporate bonds.

Текст научной работы на тему «Порядок определения долговой нагрузки компании»

Корпоративные финансы

УДК 658.14/.17

ПОРЯДОК ОПРЕДЕЛЕНИЯ ДОЛГОВОЙ НАГРУЗКИ КОМПАНИИ

А.Н. ЗАДОРОЖНАЯ,

кандидат экономических наук, доцент кафедры финансов, кредита, бухгалтерского учета и аудита E-mail: anna_zador@mail.ru Омский государственный университет путей сообщения

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.

Целью работы являлось исследование существующих моделей определения кредитной емкости компании: модель WACC, модель скорректированной приведенной стоимости С. Майерса APV, метод волатильности EBIT, модель анализа EBIT-EPS, использование отраслевых значений лимитов долговой позиции.

Анализ положений и регламентов долговой политики ряда компаний позволил выявить наиболее распространенную практику определения оптимального уровня долга и порядка принятия на этой основе управленческих решений (формирование внутрифирменных кредитных рейтингов и определение компетенций финансового менеджмента в области привлечения заемных средств). Для анализа возможного практического использования моделей оптимального уровня долга при целевой функции максимизация стоимости компании была протестирована модель WACC на примере ОАО «Ростелеком».

Результаты исследования позволяют сделать вывод о том, что расчет кредитной емкости, соответствующей оптимальному уровню долговой нагрузки, может являться инструментом управления финансовой гибкостью компании. Используя показатель «кредитный буфер», определяемый как неиспользованная кредитная емкость, финансовый

менеджмент компании может принимать обоснованные управленческие решения в области финансовой и инвестиционной политики. Кроме того, представленные в работе лимиты долговой нагрузки могут стать основанием для определения предельных значений финансовых ковенантов, включаемых в кредитные договоры или эмиссионные документы размещаемых корпоративных облигаций.

Ключевые слова: структура капитала, долговая нагрузка, кредитная емкость, кредитный буфер

Одним из факторов обеспечения финансовой устойчивости организации является планирование рациональной структуры капитала и предельного уровня долговой нагрузки. Как показывает практика, единственно верного и универсального для всех решения не существует, и выбор критериев оптимизации уровня долга является непосредственной задачей финансового менеджмента каждой конкретной компании.

Обобщая существующую систему показателей, характеризующих уровень долговой нагрузки компаний, можно условно выделить три основных группы показателей [3, 9, 15, 19, 20]. 1. Показатели, характеризующие отношения между компонентами структуры капитала: 1.1. Коэффициент финансового рычага - определяется как соотношение заемного капитала к собственному капиталу TD / EQ (total debt to equity):

TD / EQ =

ДО + КО СК :

где ДО - долгосрочные обязательства;

КО - краткосрочные обязательства;

СК - собственный капитал.

Несмотря на то, что в многочисленной литературе можно встретить рекомендуемый предельный уровень финансового рычага, равный единице, стоит отметить, что он может значительно варьироваться в зависимости от ситуации на финансовом рынке, отраслевой специфики, а также от финансовой и инвестиционной политики компании. Этот коэффициент можно рассчитывать как на основе балансовой, так и рыночной стоимости собственного капитала.

Некоторой разновидностью финансового рычага является отношение долгосрочных обязательств к собственному капиталу LTD / EQ (long term debt to equity):

ДО

LTD / EQ =

СК

LTD / Capital =

CK + ДО'

2. Показатели, характеризующие уровень обеспечения обязательств активами: 2.1. Коэффициент долгового покрытия активов (asset coverage ratio) - характеризует способность компании погасить свои обязательства за счет имеющихся в распоряжении активов. Рассчитывается как отношение чистых материальных активов к долгосрочным обязательствам, т.е.

МА + КО

К„„ ='

Несмотря на то, что этот показатель используется в финансовой аналитике достаточно часто, стоит отметить, что в случае существенной доли краткосрочных обязательств в структуре пассивов, а также, если они в значительной степени сформированы за счет банковских кредитов, исключение данной статьи из анализа показателей структуры капитала может привести к неправильным выводам.

1.2. Суммарные обязательства к активам TD / TA (total debt to total assets) - характеризуют ту долю активов, которая финансируется за счет заемных средств, независимо от источника формирования, т.е.

TD / TA = ВО + КО

А

где А - активы.

1.3. Показатель «Долгосрочные обязательства к активам» LTD / TA (long term debt to total assets) - показывает, какая доля активов финансируется за счет долгосрочных обязательств:

LTD / TA = ВО.

A

1.4. Коэффициент долгосрочного привлечения заемных средств LTD / Capital (long term debt to capital) - рассчитывается как отношение долгосрочных обязательств к перманентному капиталу:

ДО

ДО

где МА - материальные активы.

2.2. Коэффициент текущей ликвидности CR (current ratio) - характеризует способность компании погасить краткосрочные обязательства за счет оборотных (текущих) активов, рассчитывается по формуле

cr = ОА,

КО

где ОА - оборотные активы.

2.3. Чистый оборотный капитал NWC (Net working capital) - показывает часть оборотных активов, которая финансируется за счет собственных средств и долгосрочных обязательств, т.е. NWC = ОА - КО. Рост величины данного показателя характеризует повышение ликвидности компании и снижение рисков потери финансовой устойчивости.

2.4. Отношение чистого долга к активам ND / TA (net debt to total assets):

ND / TA = ЧВ, А

где ЧД - чистый долг.

Чистый долг рассчитывается как сумма обязательств за вычетом денежных средств и их эквивалентов (краткосрочные финансовые вложения). 3. Показатели обслуживания долга:

3.1. Коэффициент покрытия процентов ICR (interest coverage ratio) - представляет собой отношение прибыли до выплаты процентов и налогов EBIT к величине процентов к уплате:

EBIT

ICR =

П

где П - проценты к уплате.

Этот коэффициент можно рассчитывать на базе денежного потока от операционной деятельности по формуле

До.д

ICR =

П

где Дод - денежный поток от операционной деятельности.

3.2. Коэффициент покрытия фиксированных платежей DCR (debt coverage ratio, debt service coverage ratio) - характеризует возможность организации формировать соответствующие источники погашения обязательств. При этом в числителе можно использовать как денежный поток от операционной деятельности, увеличенный на величину процентов к уплате и налогов, так и показатель прибыли до выплаты процентов, налогов и начисления амортизации EBITDA:

DCR = EBITDA , П + ОД + Л

где ОД - погашение основного долга;

Л - лизинговые платежи.

3.3. Коэффициент денежного покрытия текущей части долгосрочных обязательств СМС (cash maturity coverage ratio) - отражает способность компании выплачивать долгосрочные обязательства по мере наступления срока их погашения, рассчитывается по формуле

До.д

CMC =

ДОт '

где ДОт - текущая часть долгосрочных обязательств.

3.4. Коэффициент адекватности денежного потока CFA (cash flow adequacy ratio) -

представляет собой отношение годовой величины чистого свободного денежного потока NFCF (net free cash flow) к среднегодовой величине долговых платежей за пять предстоящих лет. Использование средней величины платежей по долговым обязательствам позволяет сгладить возможную неравномерность в графике погашения основного долга. Коэффициент рассчитывается по формуле

CFA = Дч, П5

где Дч - чистый свободный денежный поток;

П5 - среднегодовые выплаты долга в предстоящие пять лет.

3.5. Отношение чистого долга к прибыли (как правило, EBITDA (debt to EBITDA ratio). В обобщенном виде коэффициенты представлены на рис. 1.

В связи с тем, что важнейшей частью финансовой политики компании является привлечение заемных средств, возникает необходимость определения допустимого уровня долговой нагрузки, который будет способствовать повышению стоимости бизнеса и при этом обеспечит допустимый уровень рисков. Концепция эффекта финансового рычага гласит, что наращивать долговой портфель можно до того момента, пока стоимость привлечения финансирования ниже рентабельности активов, и каждый дополнительный заемный рубль повышает рентабельность собственного капитала.

Уровень долговой нагрузки

I

I

I

Показатели, характеризующие отношения между компонентами структуры капитала

Т

Показатели, характеризующие уровень обеспечения обязательств активами

Финансовый рычаг TD / EQ (LTD / EQ).

Суммарные обязательства к активам TD / TA. Долгосрочные обязательства к активам LTD / TA. Коэффициент долгосрочного привлечения заемных средств LTD / Capital

_L

Показатели обслуживания долга

Коэффициент долгового покрытия активов Кпа. Коэффициент текущей ликвидности CR. Чистый оборотный капитал

иже.

Отношение чистого долга к активам ND / ТА

I

Коэффициент покрытия процентов ICR. Коэффициент покрытия фиксированных платежей DCR. Коэффициент денежного покрытия текущей части долгосрочных обязательств CMC.

Коэффициент адекватности денежного потока CFA. Отношение чистого долга к прибыли EBITDA

Рис. 1. Показатели, характеризующие уровень долговой нагрузки

* Компания относится к той группе кредитоспособности,которой соответствует худшее значение установленных лимитов.

Рис. 2. Порядок формирования кредитного рейтинга компании

Таким образом, при бесконечно доступных заемных средствах по цене, не превышающей рентабельность бизнеса, бесконечном рынке сбыта и отлаженных бизнес-процессах максимальный уровень долговой нагрузки будет стремиться к бесконечности [5]. Однако реальная ситуация характеризуется тем, что объемы фондирования ограничены, масштабирование бизнеса может привести к снижению его эффективности.

Данная модель не учитывает, что с увеличением финансового рычага возрастает вероятность потери финансовой устойчивости, а это в свою очередь увеличивает кредитный риск, определяющий стоимость привлекаемых средств. Соответственно при определении целевого уровня долговой нагрузки необходимо принимать во внимание все эти факторы.

В рамках статьи на основе положений (регламентов) проанализируем порядок установления ограничений по величине и структуре заемного капитала.

Большинство положений, регламентирующих порядок определения уровня долговой нагрузки компании, использует следующую терминологию.

Долговая позиция - это, в зависимости от контекста, суммарный заемный капитал, краткосрочный заемный капитал или долгосрочный заемный капитал.

Лимиты долговой нагрузки - это значения показателей, характеризующих уровень долговой нагрузки (лимиты структуры капитала, лимиты структуры долга, лимиты покрытия долга, лимиты процентного покрытия и т.п.). При этом, как правило, устанавливаются целевое и максимально допустимое значения лимитов. Данная шкала является основанием для формирования кредитного рейтинга компании (рис. 2).

Финансовые полномочия менеджмента зависят от кредитного рейтинга (группы кредитоспособности). Так, в случае отнесения организации к

группе А, менеджмент вправе без одобрения совета директоров совершать кредитные операции (привлечение кредитов, займов, выпуск и размещение долговых ценных бумаг, лизинговые операции и т.п.) по привлечению заемного капитала в пределах лимита долговой позиции. При кредитном рейтинге «Б» менеджмент осуществляет кредитные операции при условии одобрения советом директоров временного повышения целевого значения лимитов. В случае отнесения компании к группе кредитоспособности «В» совершение кредитных операций возможно только при одобрении советом директоров этих сделок.

Предельное значение долговой позиции - это величина долговой позиции, соответствующая максимально допустимому значению лимитов.

Лимиты, определяющие предельное значение долговой нагрузки некоторых компаний, представлены в табл. 1.

Достаточно часто определение уровня долговой нагрузки (размера долговой позиции и лимитов 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 [10, 11], в основе которой лежит «стадное поведение» агентов: оптимальной стратегией поведения индивида является повторение действий (или решений) его предшественников, оказавшихся в аналогичной ситуации, вне зависимости от личной информации, которой они располагают [6]. В отношении определения долговой нагрузки данная теория порождает следующие эффекты:

1) копирование структуры капитала компании -лидера отрасли (или компаний аналогов), а также использование в качестве ориентира среднеотраслевого (или медианного) значения долговой нагрузки;

2) использование наиболее популярных методов формирования порядка определения предельных значений долговой позиции. Анализ положений (регламентов) о долговой политике нескольких компаний разных отраслей дает

Таблица 1

Лимиты долговой нагрузки некоторых компаний

Компания Ограничения по величине и структуре капитала

ОАО «РЖД» 1. Отношение чистого долга к EBITDA на уровне не выше 2,5. 2. Доля заимствований в иностранной валюте в пределах 40% от общего объема кредитного портфеля. 3. Доля краткосрочной задолженности в пределах 15% от общего объема кредитного портфеля

ОАО «ТрансКонтейнер» 1. Доля краткосрочных обязательств в структуре заемного капитала. Целевое значение - < 0,3. Максимально допустимое значение - < 0,4. 2. Отношение чистого долга к EBITDA. Целевое значение - < 2,5. Максимально допустимое значение - < 3,5. 3. Коэффициент покрытия процентов, рассчитываемый как отношение EBITDA к процентным платежам. Целевое значение - > 4. Максимально допустимое значение - > 3,5. 4. Финансовый рычаг. Целевое значение - <1,5. Максимально допустимое значение - < 3,5

Группа «Интер РАО» Отношение финансового долга* к EBITDA на уровне не выше 3

ОАО «ОГК-1» (генерирующая компания оптового рынка электроэнергии) 1. Лимит по текущей ликвидности. Целевое значение: величина краткосрочного заемного капитала не должна превышать общую сумму ликвидных активов**, деленную на 1,5. Максимальное значение: величина краткосрочного заемного капитала не должна превышать общую сумму ликвидных активов. 2. Лимит по финансовому рычагу. Целевое значение: величина суммарного заемного капитала не должна превышать величину собственного капитала. Общество должно иметь чистую прибыль за последние четыре квартала. Максимальное значение: величина суммарного заемного капитала не должна превышать величину собственного капитала более чем в 1,5 раза. Общество должно иметь чистую прибыль за последние четыре квартала. 3. Лимит по покрытию долга. Целевое значение: величина долгосрочного заемного капитала не должна превышать 3 EBITDA за последние четыре квартала. Максимальное значение: величина долгосрочного заемного капитала не должна превышать 4 EBITDA за последние четыре квартала. 4. Лимит по покрытию обслуживания долга. Целевое значение: величина обслуживания долга не должна превышать 1/4 EBITDA за последние четыре квартала. Максимальное значение: величина обслуживания долга не должна превышать 1/3 EBITDA за последние четыре квартала

ОАО «Московская объединенная электросетевая компания» (ОАО «МОЭСК») 1. Лимит по среднесрочной ликвидности. Целевое значение: величина краткосрочного заемного капитала не должна превышать общую сумму величины среднесрочных ликвидных оборотных активов***, деленной на полтора, и величины доступного свободного кредитного лимита по открытым кредитным линиям. Максимальное значение: величина краткосрочного заемного капитала не должна превышать общую сумму величины среднесрочных ликвидных оборотных активов и величины доступного свободного кредитного лимита по открытым кредитным линиям. 2. Лимит по финансовому рычагу. Целевое значение: величина суммарного заемного капитала не должна превышать величину собственного капитала. Максимальное значение: величина суммарного заемного капитала не должна превышать величину собственного капитала более чем в 1,5 раза. 3. Лимит по покрытию долга. Целевое значение: величина долгосрочного заемного капитала не должна превышать 3 EBITDA за последние четыре квартала. Максимальное значение: величина долгосрочного заемного капитала не должна превышать 4 EBITDA за последние четыре квартала. 4. Лимит по покрытию обслуживания долга. Целевое значение: величина обслуживания долга за последние четыре квартала не должна превышать 1/4 EBITDA за последние четыре квартала. Максимальное значение: величина обслуживания долга не должна превышать 1/3 EBITDA за последние четыре квартала

Корпоративные финансы Corporate finance - 44 -

Окончание табл. 1

Компания Ограничения по величине и структуре капитала

ОАО «Владимирская энергосбытовая компания» 1. Лимит по сумме ликвидных активов. Целевое значение: величина суммарного заемного капитала не должна превышать общую сумму ликвидных активов, определяемых как оборотные активы, увеличенные на размер резерва по сомнительным долгам. Максимальное значение: величина краткосрочного заемного капитала не должна превышать общую сумму ликвидных активов, определяемых как оборотные активы, увеличенные на размер резерва по сомнительным долгам. 2. Лимит по структуре пассивов. Целевое значение: величина суммарного заемного капитала не должна превышать 75% от суммарных пассивов. Максимальное значение: величина суммарного заемного капитала не должна превышать 85% от суммарных пассивов. 3. Лимит по долговому покрытию. Целевое значение: величина краткосрочного заемного капитала должна составлять не более 1/5 выручки за вычетом платежей по налогу на прибыль (включая пени, штрафы и пр.). Максимальное значение: величина краткосрочного заемного капитала должна составлять не более 1/3 выручки за вычетом платежей по налогу на прибыль (включая пени, штрафы и пр.)

* Финансовый долг определяется как сумма долгосрочных и краткосрочных кредитов и займов, а также обязательств по лизингу, поручительств с высокой вероятностью исполнения.

** Ликвидные активы соответствуют оборотным активам за вычетом долгосрочной дебиторской задолженности.

*** Среднесрочные ликвидные оборотные активы рассчитываются как сумма краткосрочных финансовых вложений, денежных

средств и краткосрочной дебиторской задолженности (без учета авансов выданных).

Источник: составлено автором на основе положений и регламентов о предельно допустимом уровне долговой нагрузки.

основания утверждать, что достаточно часто Кредитная емкость1 (debt capacity) - это по-

применяется стандартный подход к установле- казатель, характеризующий способность компании

нию предельного уровня долговой нагрузки. С другой стороны, в условиях широкого функционала и ограниченности временного ресурса у менеджмента, а также при отсутствии четких формализованных моделей такой подход может быть оправдан.

Вместе с тем необходимо отметить, что управление структурой капитала будет более эффективным, если уровень долговой нагрузки будет определяться с учетом того, как соотношение между заемными и собственными средствами повлияет на стоимость компании. Это положение согласуется с концепцией управления стоимостью VBM (value-based management) [4], в рамках которой одним из драйверов (факторов) стоимости бизнеса является управление структурой капитала, ведущее к снижению средневзвешенной стоимости капитала WACC, следовательно, к росту стоимости компании (в частности, показателя EVA).

Принимая во внимание этот подход, при определении уровня долговой нагрузки важным для компании является не только определение лимитов долговой нагрузки, определяющих предельное значение долговой позиции компании, но и расчет кредитной емкости.

привлекать заемные средства для финансирования своей деятельности, рассчитываемый как оптимальная величина долга.

С математической точки зрения, оптимизация -это нахождение экстремума (минимального или максимального значения) целевой функции.

При управлении структурой капитала в качестве целевой функции финансовый менеджер может использовать:

максимизацию рыночной стоимости акционерного или всего инвестированного капитала; максимизацию стоимости для стейкхолдеров; максимизацию чистой прибыли на акцию EPS по ожидаемому диапазону прибыли до выплаты процентов и налогообложению EBIT; минимизацию рисков на приемлемом уровне. В зависимости от выбранной целевой функции возможны следующие методы и модели количественного обоснования уровня долговой нагрузки и кредитной емкости компании (рис. 3): 1) модель минимальной средневзвешенной стоимости капитала WACC. Оптимальный уровень долговой нагрузки достигается при мини-

1 В терминологии Т.В. Тепловой - «займовая мощность» [7].

Целевая функция - максимизация стоимости компании

Метод минимальной WACC

Метод скорректированной приведенной стоимости APV

мальных затратах на капитал;

2) метод скорректированной приведенной стоимости С. Майерса APV (adjusted present value) [17]. 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 качестве примера рассмотрим моделирование оптимальной долговой нагрузки с помощью метода WACC. Основой этого метода является предположение, выдвинутое Ф. Модильяни и М. Миллером, что если компания способна выплачивать проценты по привлекаемым заемным средствам и при этом обеспечивать требуемую доходность на вложенный собственниками капитал, то ее текущая структура капитала является оптимальной [16].

Суть метода заключается в том, что оптимальным считается такой уровень долговой нагрузки, при котором средневзвешенная стоимость капитала является минимальной, т.е.

WACC = Wdkd (1 - T) + Weke, где WACC - средневзвешенная стоимость капитала;

Wd - доля заемного капитала в структуре ис-

Методы (модели) определения оптимальной величины долговой нагрузки

Целевая функция - оптимальное сочетание риск-доходность

Метод волатильности EBIT

Модель анализа EBIT - EPS

Рис. 3. Методы определения оптимальной величины долговой нагрузки

kd - стоимость заемных средств; Т - ставка налога на прибыль; W - доля собственного капитала в структуре источников финансирования; ke - стоимость собственного капитала (требуемая доходность собственных средств). Общий алгоритм определения оптимальной долговой нагрузки компании данным методом заключается в использовании сценарного подхода, т.е. анализируется величина WACC при различных значениях финансового рычага.

Для расчета стоимости собственного капитала k используется модель оценки капитальных активов CAPM [18]:

к = rf + вMRP,

e J

где Tf - безрисковая ставка доходности;

в - коэффициент бета (мера систематического риска);

MRP - премия за риск, рассчитываемая как разница между доходностью рыночного портфеля и безрисковой ставкой.

При прочих равных условиях повышение уровня финансового рычага оказывает влияние на коэффициент бета. В рамках этого метода рекомендуется скорректировать отраслевые значения коэффициен-рмулу Р. Хамады [13]:

та бета, используя фо

ßb = ß^

i+(i - t ) D

точников финансирования;

где вь - коэффициент бета собственного капитала компании с учетом долгового бремени;

- коэффициент бета компании без учета долгового бремени; Т - ставка налога на прибыль; D - заемный капитал компании; Е - собственный капитал компании. Определение стоимости заемных средств может быть осуществлено с использованием следующих вариантов:

Вариант 1. Неизменная процентная ставка по привлекаемым заемным средствам, другими словами, стоимость заемного капитала не изменяется при изменении уровня долговой нагрузки. Вместе с тем этот вариант не всегда соответствует реальной практике.

Вариант 2. Учет изменения стоимости заимствований при изменении значения финансового рычага.

По мнению А. Дамодарана [1, с. 273-278], стоимость заемного капитала определяется рядом переменных:

- безрисковой ставкой - при повышении безрисковой ставки, стоимость заимствований будет также расти;

- риском дефолта и связанным с ним спредом дефолта - при повышении риска дефолта компании стоимость заимствований также растет. Рост финансового рычага в свою очередь порождает риск дефолта;

- налоговыми преимуществами, связанными с долгом - эффект налогового щита снижает стоимость привлекаемых заемных средств. Для оценки риска дефолта компании и связанного с ним спреда дефолта можно использовать кредитные рейтинги (например, S&P, Moody's или Fitch) и соответствующие им спреды дефолта. Одним из таких вариантов являются соотношения между коэффициентом покрытия процентов ICR, кредитным рейтингом и спредом (табл. 2).

При оценке стоимости заимствований для компаний, работающих на развивающихся рынках,. А. Дамодаран рекомендует учитывать премию за страновой риск (country risk premium, CRP) [1, с. 279]. Для России CRP на 01.01.2014 оценивалась в 2,4%2.

В случае если компания не имеет кредитного рейтинга, стоимость заимствований может быть определена с помощью анализа зависимости наблюдаемых значений рыночной ставки на долговом рынке (например, доходность к погашению корпоративных облигаций) при различных значениях отношения чистого долга к прибыли EBITDA. На основании данных заимствований рассчитывается спред дефолта для различных значений долговой нагрузки.

В качестве практического примера рассмотрим порядок расчета оптимальной структуры капитала методом WACC для ОАО «Ростелеком» - одной

2 Country Default Spreads and Risk Premiums. URL: http://www. damodaran.com.

Таблица 2

Коэффициенты покрытия процентов и спред дефолта по состоянию на 01.01.2014*

Рейтинг Коэффициент покрытия процентов ICR Спред, %

Крупные промышленные компании

D От -100 000 до 0,199999 12,00

C От 0,2 до 0,649999 10,50

CC От 0,65 до 0,799999 9,50

CCC От 0,8 до 1,249999 8,75

B- От 1,25 до 1,499999 7,25

B От 1,5 до 1,749999 6,50

B+ От 1,75 до 1,999999 5,50

BB От 2 до 2,2499999 4,00

BB+ От 2,25 до 2,49999 3,00

BBB От 2,5 до 2,999999 2,00

A- От 3 до 4,249999 1,30

A От 4,25 до 5,499999 1,00

A+ От 5,5 до 6,499999 0,85

AA От 6,5 до 8,499999 0,70

AAA От 8,50 до 100 000 0,40

Небольшие рисковые компании

D От -100 000 до 0,499999 12,00

C От 0,5 до 0,799999 10,50

CC От 0,8 до 1,249999 9,50

CCC От 1,25 до 1,499999 8,75

B- От 1,5 до 1,999999 7,25

B От 2 до 2,499999 6,50

B+ От 2,5 до 2,999999 5,50

BB От 3 до 3,499999 4,00

BB+ От 3,5 до 3,9999999 3,00

BBB От 4 до 4,499999 2,00

A- От 4,5 до 5,999999 1,30

A От 6 до 7,499999 1,00

A+ От 7,5 до 9,499999 0,85

AA От 9,5 до 12,499999 0,70

AAA От 12,5 до 100 000 0,40

Источник: Damodaran online. URL: http://www.damodaran.com.

из крупнейших в России и Европе телекоммуникационных компаний национального масштаба, присутствующей во всех 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-.

Из финансовой отчетности ОАО «Ростелеком», подготовленной в соответствии с МСФО на 31.12.2013, были взяты следующие данные:

- собственный капитал - 199 756 млн руб.;

- операционная прибыль до вычета процентов и налогообложения EBIT за 2013 г. - 44 868 млн руб.;

- эффективная ставка по налогу на прибыль в

2013 г. - 24,87%.

Для упрощения демонстрации расчетов было рассмотрено восемь сценариев с уровнем долга от 0 до 70%.

В качестве безрисковой ставки использована доходность казначейских облигаций США (Treasury bonds) сроком погашения 10 лет. На начало 2014 г. она составила 2,73%. Для того, чтобы применить данное значение для российской компании, была произведена корректировка на различие в уровне инфляции, измеряемой дефлятором ВВП по итогу 2013 г., в России (5,9%) и США (1,5%)3 . Таким образом, безрисковая ставка r^ составила: 2,73 ■ 105,9 / 101,55 = 2,85%.

Коэффициент ß для отрасли, в которой работает компания, составляет 0,5675. Премия за рыночный риск MRP на 01.01.2014 составляла 7,4%.

Определение стоимости заемного капитала выполнено с использование двухшагового подхода уточнения кредитного рейтинга [8].

Шаг 1. В зависимости от величины финансового рычага определяется кредитный рейтинг (в данном случае использована методика S&P) и соответствующий ему кредитный спред. Процентная ставка, соответствующая кредитному рейтингу, складывается из безрисковой ставки (r.= 2,85%), премии за страновой риск (CRP = 2,4%) и кредитного спреда4, который зависит от кредитного рейтинга. Рассчитанные с помощью данной ставки процентные платежи, а также величина операционной прибыли EBIT позволяют определить уровень коэффициента покрытия процентов ICR для каждого из рассматриваемых сценариев.

Определение оптимального уровня долговой

с помощью уточнения

Шаг 2. На основе данных табл. 2 определяем уточненный рейтинг, соответствующий значению коэффициента покрытия процентов для каждого сценария и соответствующий ему спред дефолта.

Таким образом, стоимость заемного капитала kd определяется как сумма безрисковой ставки r^ = 2,85%, премии за страновой риск CRP = 2,4% и спреда дефолта (табл. 3).

Оптимальный уровень долговой нагрузки, при котором достигается наименьшая средневзвешенная стоимость капитала (WACC = 8,81%), соответствует отношению заемного капитала к собственному 40 / 60% или финансовому рычагу 66,67%. Для сравнения, обязательства ОАО «Ростелеком» на начало 2014 г. составили 361 216 млн руб., что составляет 64,39% от суммы источников финансирования, при этом доля кредитов и займов составила 38,83%. Принимая это во внимание, можно утверждать, что компания близка к оптимальному уровню долговой нагрузки.

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.

Авторы Д. Хесс и Ф. Имменкёттер [14] предлагают использовать для оценки финансовой гибкости кредитный буфер (debt buffer), определяемый как неиспользованная кредитная емкость компании. Другими словами, это разница между кредитной емкостью и фактическим уровнем долга в компании. Кредитный буфер может быть использован компанией для принятия финансовых и инвестиционных решений (рис. 4).

Таблица 3

нагрузки ОАО «Ростелеком» методом WACC кредитного рейтинга

Показатель, формула Сценарий

1 2 3 4 5 6 7 8

Заемный капитал D, % 0 10 20 30 40 50 60 70

Собственный капитал Е, % 100 90 80 70 60 50 40 30

Финансовый рычаг D/E, % 0 11,11 25 42,86 66,67 100 150 233,33

Безрисковая ставка rf 2,85 2,85 2,85 2,85 2,85 2,85 2,85 2,85

Коэффициент бета по отрасли ß 0,5675 0,5675 0,5675 0,5675 0,5675 0,5675 0,5675 0,5675

Коэффициент бета, скорректированный на уровень финансового рычага ßL 0,5675 0,6149 0,6741 0,7502 0,8517 0,9939 1,2070 1,5623

Премия за рыночный риск MRP, % 7,4 7,4 7,4 7,4 7,4 7,4 7,4 7,4

Премия за страновой риск CRP, % 2,4 2,4 2,4 2,4 2,4 2,4 2,4 2,4

3 Inflation, GDP deflator (annual %) / The World Bank. URL://http://data.worldbank.org.

4 На основе данных Reuters Corporate Spreads на начало 2014 г.

■48 (234) - 2014

ФИНАНСОВАЯ АНАЛИТИКА: FINANCIAL ANALYTICS

проблемы и решения science and experience

Корпоративные финансы Corporate finance -48-

Окончание табл. 3

Показатель, формула Сценарий

1 2 3 4 5 6 7 8

Стоимость собственного капитала ke, 9,45 9,80 10,24 10,80 11,55 12,60 14,18 16,81

К = 7 + ßLMRP + CRP, %

Кредитный рейтинг, соответствующий финансовому рычагу ААА ААА АА А- ВВВ ВВ В В-

Собственный капитал, млн руб. 199 756 199 756 199 756 199 756 199 756 199 756 199 756 199 756

Заемный капитал, млн руб. 0 22 195 49 939 85 609 133 170 199 756 299 634 466 097

Кредитный спред в зависимости от рейтинга, % 0,42 0,42 0,65 0,89 1,32 3,30 5,78 6,60

Процентная ставка по кредитному рейтингу, % 5,67 5,67 5,90 6,14 6,57 8,55 11,03 11,85

Годовые процентные платежи в соответствии 0,0 1 258,1 2 945,6 5 255,0 8 747,1 17 33 55

с кредитным рейтингом, млн руб. 075,8 044,7 224,8

EBIT, млн руб. 44 868 44 868 44 868 44 868 44 868 44 868 44 868 44 868

Коэффициент покрытия процентов ICR - 35,66 15,23 8,54 5,13 2,63 1,36 0,81

Кредитный рейтинг по ICR ААА ААА ААА АА А ВВВ В- ССС

Спред дефолта в зависимости от ICR, % 0,40 0,40 0,40 0,70 1 2 7,25 8,75

Стоимость заемного капитала k, % 5,6 5,65 5,65 5,95 6,25 7,25 12,50 14,00

Эффективная налоговая ставка T, % 24,87 24,87 24,87 24,87 24,87 24,87 24,87 24,87

Посленалоговая стоимость заемного капитала 4,24 4,24 4,24 4,47 4,69 5,45 9,39 10,52

К О-ТХ %

Средневзвешенная стоимость капитала 9,45 9,24 9,04 8,90 8,81 9,02 11,31 12,40

WACC = kß-T)D + kE, %

Источник: составлено автором на основе схемы, предложенной в работе [12].

Рис. 4. Алгоритм принятия управленческих решений в зависимости от соотношения кредитной емкости

и фактического уровня долговой нагрузки

Таким образом, обоснованные методы расчета оптимального уровня долговой нагрузки компании позволяют вносить своевременные изменения в инвестиционную и финансовую политику. Кроме того, показатели кредитной емкости и соответствующие ей лимиты долговой нагрузки могут быть использованы при установлении предельных значений финансовых ковенантов на безопасном для компании уровне [2].

Список литературы

1. Дамодаран А. Инвестиционная оценка: инструменты и методы оценки любых активов. М.: Альпина Паблишерз, 2010. 1338 с.

2. Задорожная А.Н. Ковенанты как инструмент решения конфликта интересов между акционерами и кредиторами компании // Финансы и кредит. 2014. № 16. С. 37-50.

3. Кольцова И. Пять показателей для объективной оценки долговой нагрузки вашей компании // Финансовый директор. 2011. № 6.

4. Коупленд Т., Коллер Т., Муррин Дж. Стоимость компаний: оценка и управление. М.: Олимп-Бизнес, 2005. 576 с.

5. Савостьянов В. Как оптимизировать кредитный портфель компании // Финансовый директор. 2013. № 12. С. 48-55.

6. СолодухинаА.В., Репин Д.В. В поисках решения загадки структуры капитала: поведенческий подход // Корпоративные финансы. 2008. № 1. С. 103-118.

7. Теплова Т.В. Инвестиционные рычаги максимизации стоимости компании. Практика российских предприятий. М.: Вершина, 2008. 236 с.

8. 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.

9. Черемушкин С. Оценка финансового состояния компании на основе денежных коэффициентов // Финансовый менеджмент. 2007. № 5. С. 11-22.

10. 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. P. 992-1026.

11. 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. P. 151-170.

12. Damodaran A. Applied corporate finance. 3rd Edition. Willey, 2010. 752 p.

13. HamadaR.S. The effect of the firm's capital structure on the systemic risk of common stocks // Journal of Finance. 1972. Vol. 27. P. 435-452.

14. Hess D., Immenkotter P. How much is too much? Debt capacity and financial flexibility // Working paper. University of Cologne. October 2012.

15. Khan M.Y., Jain P.K. Financial management: text, problems and cases. New Delhi: Mcgraw Hill Higher Education, 2007.

16. Modigliani F., Miller M. Corporate Income Taxes and the Cost of Capital: A Correction // American Economic Association. 1963. Vol. 3. P. 433-443.

17. Myers S. Interactions of Corporate Financing and Investment Decisions-Implications for Capital Budgeting // Journal of Finance. 1974. Vol. 29. P. 1-25 .

18. Sharpe W.F. Capital Asset Prices: A Theory of Market Equilibrium under Conditions of Risk // Journal of Finance. 1964. Vol. 19. P. 425-442.

19. Sinha G. Financial statement analysis. Prentice-Hall of India Pvt. Ltd. 2009. 632 p.

20. Titman S., Wessel R. The determinants of capital structure choice // Journal of Finance. 1988. Vol. 43. № 1. P. 1-19 .

Financial analytics: science and experience Corporate finance

ISSN 2311-8768 (Online) ISSN 2073-4484 (Print)

PROCEDURE FOR DETERMINING COMPANY'S DEBT LOAD

Anna N. ZADOROZHNAYA

Abstract

Importance The article presents the methods of determining debt load with the aim to build the optimal debt portfolio, which facilitates an increase in company value. The practice shows that the universal solution does not exist, and the selection of criteria of debt load optimization is a part of the financial policy of each particular company.

Objectives The paper aims to study the existing models of determining debt capacity: the WACC method, the adjusted present value method of S. Myers (APV), the EBIT-volatil-ity method, the EBIT-EPS model analysis, using the industry benchmarks for the values of debt position limits. Methods The analysis ofprovisions and rules and regulations of the debt policy of several companies allows identifying

the most common practice to determine the optimal leverage and the order of management decisions (formation of internal credit ratings and determination of competence of financial management in the area of attracting borrowings). Using the example of OOO Rostelecom, I tested the WACC model in order to analyze possible practical application of the models of optimal debt level with the target function to maximize company's value.

Results The obtained findings show that calculation of credit capacity, which corresponds to optimum level of debt load, can be a tool in managing company's financial flexibility. Using the "credit buffer" indicator, defined as unused credit capacity, financial management of a company can make substantiated management decisions in the field of financial and investment policy. Conclusions and Relevance I emphasize that the limits of debt load described in the paper may become a basis for determining the ceiling values of financial covenants included in credit agreements or issuing documents of placed corporate bonds.

Keywords: capital structure, debt load, credit capacity, credit buffer

References

1. Damodaran A. Investitsionnaya otsenka: instrumen-ty i metody otsenki lyubykh aktivov [Investment Valuation: Tools and Techniques for Determining the Value of Any Asset]. Moscow, Al'pina Pablisherz Publ., 2010, 1338 p.

2. Zadorozhnaya A.N. Kovenanty kak instrument resheniya konflikta interesov mezhdu aktsionerami i kreditorami kompanii [Covenants as a tool to resolve the conflict of interest between shareholders and creditors of a company]. Finansy i kredit - Finance and credit, 2014, no. 16, pp. 37-50.

3. Kol'tsova I. Pyat' pokazatelei dlya ob"ektivnoi otsenki dolgovoi nagruzki vashei kompanii [Five indicators for objective appraisal of your company's debt load]. Finansovyi director - Financial director, 2011, no. 6.

4. Copeland T., Koller T., Murrin J. Stoimost' kompanii: otsenka i upravlenie [Valuation: Measuring and Managing the Value of Companies]. Moscow, Olimp-Biznes Publ., 2005, 576 p.

5. Savost'yanov V. Kak optimizirovat' kreditnyi port-fel' kompanii [How to optimize a corporate debt portfolio]. Finansovyi director - Financial director, 2013, no. 12, pp. 48-55.

6. Solodukhina A.V., Repin D.V. V poiskakh resh-eniya zagadki struktury kapitala: povedencheskii pod-khod [Searching for solution to the capital structure puzzle: a behavioral approach]. Korporativnye finansy -Corporate finance, 2008, no. 1, pp. 103-118.

7. Teplova T.V. Investitsionnye rychagi maksimizatsii stoimosti kompanii. Praktika rossiiskikh predpriyatii [Invest-

ment leverages of company's value maximization. Cases of Russian companies]. Moscow, Vershina Publ., 2008, 236 p.

8. Teplova T.V., Getalova A.S. Rabota na zaemnom kapitale: optimum dolgovoi nagruzki kompanii: ot teoret-icheskikh kontseptsii k prakticheskim model'nym obos-novaniyam [Operation by means of borrowed capital: the optimum of company's leverage: from theoretical concepts to practical modeling substantiation]. Upravlenie korpo-rativnymi fmansami - Management of corporate finance, 2013, no. 5, pp. 262-279.

9. Cheremushkin S. Otsenka finansovogo sostoyaniya kompanii na osnove denezhnykh koeffitsientov [Company's financial condition assessment on the basis of cash flow ratios]. Finansovyi menedzhment - Financial management, 2007, no. 5, pp. 11-22.

10. 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, pp. 992-1026.

11. 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.

12. Damodaran A. Applied Corporate Finance. 3rd Edition. Willey, 2010, 752 p.

13. Hamada R.S. The Effect of the Firm's Capital Structure on the Systemic Risk of Common Stocks. Journal of Finance, 1972, vol. 27, pp. 435-452.

14. Hess D., Immenkötter P. How much is too much? Debt capacity and financial flexibility. Working Paper, University of Cologne, October 2012.

15. Khan M.Y., Jain P.K. Financial management: Text, Problems and Cases. New Delhi, McGraw Hill Higher Education, 2007.

16. Modigliani F., Miller M. Corporate Income Taxes and the Cost of Capital: A Correction. American Economic Association, 1963, vol. 3, pp. 433-443.

17. Myers S. Interactions of Corporate Financing and Investment Decisions-Implications for Capital Budgeting. Journal of Finance, 1974, vol. 29, pp. 1-25 .

18. Sharpe W.F. Capital Asset Prices: A Theory of Market Equilibrium under Conditions of Risk. Journal of Finance, 1964, vol. 19, pp. 425-442.

19. Sinha G. Financial Statement analysis. New Delhi, Prentice Hall of India Pvt. Ltd., 2009, 632 p.

20. Titman S., Wessel R. The determinants of capital structure choice. Journal of Finance, 1988, vol. 43, no. 1, pp . 1-19 .

Anna N. ZADOROZHNAYA

Omsk State Transport University, Omsk, Russian Federation anna_zador@mail.ru