CC BY
32
УДК 330.88 DOI: 10.14529/em210214
ПРАКТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ПРИМЕНЕНИЯ ПОВЕДЕНЧЕСКИХ ФИНАНСОВ ПРИ ОЦЕНКЕ ИНВЕСТИЦИОННОЙ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ КОМПАНИИ
А.Д. Шаблаков1, И.А. Соловьева2
1ПАО «ЧЕЛИНДБАНК», г. Челябинск, Россия
2 Южно-Уральский государственный университет, г. Челябинск, Россия
В статье рассмотрена проблема эффективности применения моделей анализа рынка капитала, разработанных в рамках неоклассической экономической теории, в современных экономических условиях. Целью работы является исследование моделей поведенческих финансов и оценка актуальности их применения при оценке стоимости компании. В работе выдвинута гипотеза, согласно которой для получения объективных результатов оценки инвестиционной привлекательности компании в условиях высокой неопределенности среды требуется применение моделей, способных учесть влияние различных поведенческих факторов. В статье продемонстрировано использование инструментов поведенческой экономики при оценке текущей стоимости компаний ПАО «Магнит» и X5 Retail Group в условиях пандемии COVID-19. Проведен анализ тенденций рынка продуктового ритейла России, осуществлен прогноз денежных потоков ритэйлеров и расчет поведенческой ставки дисконтирования с использованием модели Статмана для определения текущей стоимости анализируемых компаний. По результатам оценки подтверждена гипотеза о необходимости применения моделей поведенческих финансов при анализе текущей стоимости компании в современных экономических условиях.
Ключевые слова: поведенческие финансы, аномалии фондового рынка, поведенческая ставка дисконтирования, модели оценки активов, модель Статмана, оценка стоимости компании.
Введение
На различных анализируемых рынках, периодах анализа, а также объемах выборки исследователи в области поведенческой экономики на протяжении длительного времени фиксируют смежные явления, противоречащие гипотезе эффективного рынка и модели ценообразования активов CAPM [1]. В связи с существованием данных явлений последователи поведенческих финансов призывают признать нерациональность экономических индивидов и неэффективность рынка капитала [2].
На сегодняшний день исследователями в области поведенческой экономики было зафиксировано множество фактов систематического принятия нерациональных решений экономическими агентами, подобные явления получили название «Аномалии фондового рынка» [3]. Например, явление, именуемое загадкой премии за риск, было открыто и описано учеными Р. Мера и Е. Прескотт [4]. При анализе статистических данных ими была обнаружена существенная разница между доходностью активов с высоким уровнем риска, которая была гораздо больше, чем ожидаемая в рамках неоклассических моделей образования цены на актив. Еще одна загадка рынка была обнаружена исследователями Р. Шиллером, С. Ле Роем, и Р. Портером, которые зафиксировали необъяснимую в рамках неоклассических финансов историческую высокую волатильность доходности акций [2].
Последователями неоклассической теории были предприняты попытки объяснить выявлен-
ные аномалии фондового рынка. Первыми, кто предложил возможное решение аномалий, были Е. Фама и К. Френч [5]. Исследователями была предложена модель, в качестве основы которой была использована модель ценообразования активов CAPM. Ученые усовершенствовали модель путем ввода двух новых переменных, а именно «соотношение балансовой и рыночной стоимости компании» и «величина капитала компании». Но предложенную модель нельзя назвать удачной попыткой объяснения выявленных аномалий, так как введенные переменные коррелируют друг с другом. В связи с этим возникают такие проблемы, как снижение статистической значимости переменных и мультиколлинеарность, что в целом ставит под сомнение достоверность предложенной модели. Еще одной интересной попыткой решения выявленных аномалий является модель М. Кар-харта, суть которой также заключается в прибавлении переменных к уже существующей модели CAPM [6]. Автор взял за основу уже усовершенствованную модель, предложенную Е. Фамой и К. Френчем, и предложил еще один новый фактор - разница между показателем доходности определенного портфеля акций, который продемонстрировал наибольший рост в течение нескольких месяцев и показателем доходности акций с наихудшим показателем доходности за аналогичный период [2]. Путем ввода данной переменной Кархар-ту практически удалось объяснить такие аномалии рынка, как эффект сверхреакции, эффект размера и эффект ценовых соотношений, однако предло-
женная модель обладает теми же недостатками, как и модель Е. Фамы и К. Френча: наличие муль-тиколлинеарности снижает статистическую значимость переменных и всей модели в целом [4].
С момента опубликования работ, описывающих различные аномалии рынка, сторонниками поведенческих финансов было предпринято много попыток объяснить данные явления. В частности, исследователями Н. Барберисом, М. Хуангом и Т. Сантосом в предложенном ими объяснении загадки волатильности был применен именно второй подход [7]. Разработанная ими модель, как и в случае объяснения загадки премии за риск, основана на концепции непринятия потерь инвестором, представленной в модели в виде функции. В соответствии с эмпирическими данными анализируемая функция непостоянна в динамике. Это объясняется тем, что инвестор принимает финансовые решения, руководствуясь прошлыми результатами [2].
Таким образом, изучение и использование теорий и моделей, учитывающих влияние поведенческой составляющей, является актуальным и неотъемлемым условием для создания высокоточных инвестиционных стратегий. Целью работы является исследование моделей поведенческих финансов и оценка актуальности их применения в современных условиях при оценке стоимости компании.
Теория
Поведенческие финансы - область экономической науки, изучающая влияние иррациональных факторов (эмоциональных, социальных, когнитивных) на поведение экономических субъектов, принятие ими экономических решений, а также выявление последствий данного влияния. Основным вопросом исследований поведенческих финансов является установление границ рациональности экономических индивидов [8]. Модели, разрабатываемые в рамках теории поведенческих финансов, объединяют достижения в области психологии и неоклассические экономические теории и основаны на целом ряде всевозможных методов и концепций.
Особенность направления исследования заключается в его междисциплинарном характере, позволяющем рассматривать инвестора и фондовый рынок во взаимосвязи с другими науками (см. рисунок).
Специалисты в области поведенческих финансов занимаются исследованием не только явлений, происходящих на рынке, но и процессов, связанных с коллективным выбором, которые в той же степени обладают элементами эгоизма и различных когнитивных ошибок при принятии экономических решений индивидами [9].
В рамках проводимого исследования нами была выдвинута гипотеза, согласно которой для объективной оценки инвестиционной привлека-
тельности компании в современных экономических условиях необходимо использовать модели оценки, учитывающие и описывающие влияние поведенческих факторов. В качестве объектов для анализа гипотезы были выбраны компании ПАО «Магнит» и X5 Retail Group, осуществляющие свою деятельность на российском рынке продуктового ритейла.
На первом этапе оценки инвестиционной привлекательности анализируемых компаний был проведен анализ тенденций развития отрасли продуктового ритейла в целом.
В 2020 году в связи с распространением новой коронавирусной инфекции COVID-19 рынок продуктового ритейла претерпел ряд существенных изменений. Несмотря на то, что продуктовый ри-тейл, по сравнению со многими другими отраслями, не испытывает разрушительного давления от ситуации, она оказывает на него, в первую очередь, негативное влияние. Рассмотрим основные тенденции отрасли продуктового ритейла в связи с влиянием COVID-19.
1. Развитие онлайн-торговли
Введение режима самоизоляции привело к росту спроса на онлайн-заказы и доставку продуктов в несколько раз [10]. По данным X5 Retail Group, продажи онлайн-магазина «Перекресток» в апреле 2020 года выросли в 3,3 раза по сравнению с уровнем прошлого года, количество заказов - в 2,5 раза. Количество покупок в онлайн-супер-маркете «Пятерочка» в апреле достигло 11 тысяч в день, тогда как в феврале объем спроса составлял 600 заказов за аналогичный период.
2. Рост популярности форматов «магазина у дома»
В условиях режима самоизоляции «магазины у дома» стали основным местом офлайн-покупок. При этом потребители уменьшили число посещений магазинов при увеличении объема потребительской корзины [10].
3. Сокращение туристического рынка
Распространение COVID-19 вызвало резкое
снижение туристического рынка в связи с закрытием границ и введением в регионах различных ограничительных мер. Это привело к тому, что часть потребителей, которая в прошлые годы находилась за рубежом, вошли в активную клиентскую базу ритейлеров.
4. Увеличение запасов
Ажиотажный спрос привел ритейлеров к необходимости наращивания запасов. Например, доля запасов X5 Retail Group в составе оборотных активов на конец I квартала 2020 г. составила 76 % - максимальное значение за последние десять лет.
5. Снижение доходности магазинов
Развитие онлайн-торговли привело к снижению трафика в офлайн-магазинах и, следовательно, их доходности. Давление на результаты оф-лайн-формата также оказывают ужесточение сани-
Взаимосвязь поведенческих финансов с другими дисциплинами
тарных норм и сокращение проходимости в местах, где ранее наблюдалось скопление людей.
Новая привычка покупать удаленно, скорее всего, сохранится у части потребителей и после снятия ограничений. Это приведет к пересмотру ритейлерами планов открытия новых магазинов в традиционном, физическом формате.
Также распространение COVID-19 привело к росту закупочных цен вследствие роста затрат у производителей товаров в связи с введением новых санитарных правил, нарушением логистических цепочек, ухода части компаний с рынка. На фоне снижения реальных доходов населения ри-тейлеры сократили торговую наценку.
6. Корректировка планов капитальных вложений
X5 Retail Group на 20-25 % сократила план по открытию 2000 новых магазинов в 2020 г. Кроме того, скорректированы планы по модернизации действующих точек в регионах: реконструкция будет проведена только в 40 магазинах вместо 1300 [10]. ПАО «Магнит» также сообщил о корректировке планов по открытию и редизайну магазинов в сторону уменьшения.
Таким образом, на сегодняшний день рынок продуктового ритейла подвержен влиянию ряда специфических факторов, отрасль постепенно переживает процесс трансформации, меняется ее привычная структура и способы осуществления деятельности ее игроками. В настоящих условиях
прогнозы, основанные на использовании традиционных неоклассических моделей, становятся все менее точными, так как не учитывают множество факторов, влияющих на рынок в целом и на анализируемый объект в частности, в том числе поведенческих факторов. В связи с этим актуальным становится использование в прогнозах модели, учитывающие и описывающие влияние поведенческих факторов. Далее проведем оценку стоимости компаний ПАО «Магнит» и X5 Retail Group на основе модели Статмана [11].
Результат
Расчет текущей стоимости ПАО «Магнит»
Прежде, чем применить данную модель, необходимо рассчитать текущую стоимость компании ПАО «Магнит». При расчете текущей стоимости компании был использован метод дисконтированных денежных потоков. Так, на основе анализа ретроспективных данных [12-15], макроэкономических прогнозов различных ведомств и учета влияния тенденций развития рынка были рассчитаны основные статьи доходов и расходов компании в период 2020-2023 гг.
Далее, с использованием формулы Фишера была рассчитана ставка дисконтирования. Так, в качестве безрисковой ставки была использована доходность по облигациям федерального займа в размере 5,3 %, уровень инфляции был принят в размере 3,67 % (согласно данным Росстата за сентябрь 2020 года). Экспертным путем была уста-
новлена величина премии за риск, которая составила 4 %. В результате ставка дисконтирования была зафиксирована на уровне 12,97 % [11].
С использованием полученных значений основных статей доходов и расходов компании в прогнозном периоде и ставки дисконтирования были рассчитаны дисконтированные денежные потоки ПАО «Магнит» на период 2020-2023 гг. (табл. 1).
Следующим этапом исследования был произведен расчет стоимости компании в постпрогнозном периоде с использованием модели Гордона [11]. Тем роста компании экспертным путем был принят в размере 3 %.
По результатам расчета дисконтированных денежных потоков компании в прогнозном периоде и стоимости компании в постпрогнозном периоде была получена текущая стоимость ПАО «Магнит» (табл. 2).
По результатам проведенного расчета текущей стоимости компании было установлено, что по состоянию на 30.10.2020 г. рыночная стоимость
ПАО «Магнит» превышает расчетную на 276 057 млн руб. или на 135,63 %. Это свидетельствует о переоцененности инвесторами компании, существовании в отрасли определенных позитивных настроений касательно перспектив деятельности игроков. Чтобы измерить количественно данные тенденции и получить возможность учесть их влияние при оценке компаний данной отрасли воспользуемся моделью Статмана [11], выбор которой обоснован проведенным сравнительным анализом существующих моделей поведенческих финансов.
Финансистом М. Статманом была предложена модель расчета ставки дисконтирования, которая позволяет учесть влияние поведенческих факторов, оказывающих влияние на стоимость оцениваемого актива [16]. Оценка актива по методике Статмана заключается в использовании специальной добавки к знаменитой формуле построения ставки дисконтирования. Именно эта надбавка выражает степень влияния поведенческих факторов на стоимость актива.
Таблица 1
Дисконтированные денежные потоки ПАО «Магнит» в период 2020-2023 гг., млн руб.
Показатель Период
2020 2021 2022 2023
Выручка 1 529 870 1 661 256 1 790 051 1 921 354
Себестоимость 1 194 438 1 311 630 1 429 239 1 551 359
Коммерческие расходы 15 038 14 416 13 820 13 249
Общехозяйственные и административные расходы 264 811 275 041 285 665 296 701
Процентные доходы 415 632 963 1 466
Финансовые расходы 48 989 50 227 51 496 52 797
Прибыль до налогообложения 7 008 10 575 10 792 8 714
Чистая прибыль 5 607 8 460 8 634 6 972
Амортизация 79 602 76 712 73 865 71 068
Денежный поток от операционной деятельности 85 209 85 172 82 498 78 040
Капитальные расходы 55 854 53 231 50 731 48 348
Денежный поток от операционной и инвестиционной деятельности 29 355 31 941 31 767 29 691
Дисконтированный денежный поток 25 985 25 028 22 034 18 230
Таблица 2
Расчет текущей стоимости ПАО «Магнит», млн руб.
Показатель Значение
Денежный поток в 2023 году, млн руб. 18 230
Ставка дисконтирования, % 12,97
Темп роста компании в постпрогнозном периоде, % 3,00
Стоимость бизнеса в постпрогнозном периоде, млн руб. 182 845
Сумма дисконтированных денежных потоков компании в прогнозном периоде, млн руб. 91 276
Дисконтированная стоимость компании в постпрогнозном периоде, млн руб. 112 262
Текущая стоимость компании, млн руб. 203 538
Рыночная стоимость компании, млн руб. (по состоянию на 30.10.2020 г.) 479 595
Поведенческая поправка (компонента) к ставке дисконтирования п подбирается таким образом, чтобы рассчитанная по модели DCF стоимость стала равной рыночной цене компании [16]. Эта поправка будет положительной и будет увеличивать итоговую ставку дисконтирования в том случае, если продавец находится под воздействием эвристик недостаточного доверия и недостаточной реакции. Рынок, на котором осуществляет свою деятельность объект исследования, характеризуется оттоком или даже бегством капитала, в экономике - кризис, отрасль сжимается. Поправка - отрицательная, когда продавец переоценивает свой бизнес, находится под влиянием эвристики избыточной самоуверенности. Рынок растет, его участники подвержены эйфории роста, надувается ценовой пузырь, отрасль, в которой происходят сделки, накачивается избыточными капиталами.
Далее, используя инструмент «Анализ «что, если» программного продукта MS Excel, нами было рассчитано значение поведенческой компоненты ставки дисконтирования (табл. 3).
Таким образом, по результатам проведенного анализа стоимости компании ПАО «Магнит» было установлено, что рыночная стоимость компании существенно превышает расчетную. Так, рыночная стоимость превысила расчетную на 276 057 млн руб. или на 135,63 %. Посредством применения модели Статмана данная разница была преобразована в корректирующую компоненту ставки дисконтирования, величина которой составляет -6,34 % [11].
Полученное значение компоненты теоретически может быть использовано для оценки других компаний, осуществляющих свою деятельность в отрасли продуктового ритейла. Но прежде, чем делать выводы касательно применимости полученных результатов при определении стоимости других компаний отрасли, необходимо провести апробацию результатов оценки ПАО «Магнит» на другой компании отрасли продуктового ритейла, схожей по объему деятельности и занимаемой доли рынка. В качестве объект апробации полученных результатов была выбрана компания X5 Retail Group.
Для получения возможности сопоставить результаты оценки двух компаний при расчете текущей стоимости X5 Retail Group был также использован метод дисконтированных денежных потоков.
Так, на основе анализа ретроспективных данных [17-20], макроэкономических прогнозов различных ведомств и учета влияния тенденций развития рынка были рассчитаны основные статьи доходов и расходов компании в период 2020-2023 гг.
Для корректного сопоставления результатов оценки анализируемых компаний при расчете текущей стоимости X5 Retail Group использовалась та же ставка дисконтирования, что и в случае оценки ПАО «Магнит», величина которой составила 12,97 %.
Далее на основе полученных значений основных статей доходов и расходов компании в прогнозном периоде и ставки дисконтирования были рассчитаны дисконтированные денежные потоки X5 Retail Group на период 2020-2023 гг., что проиллюстрировано в табл. 4.
При определении стоимости X5 Retail Group в постпрогнозном периоде, как и в случае оценки ПАО «Магнит», используем модель Гордона. Так как компании осуществляют свою деятельность в одной отрасли имеют приблизительно равные темпы роста доли рынка, примем темп роста компании в постпрогнозном периоде в размере 3 %.
По результатам расчета дисконтированных денежных потоков компании в прогнозном периоде и стоимости компании в постпрогнозном периоде была получена текущая стоимость X5 Retail Group (табл. 5).
Таким образом, по результатам проведенного расчета текущей стоимости компании было установлено, что по состоянию на 30.10.2020 г. рыночная стоимость X5 Retail Group превышает расчетную на 438 465 млн руб. или на 134,23 %, что также, как и в случае оценки ПАО «Магнит», свидетельствует о переоцененности инвесторами компании, существовании в отрасли определенных позитивных настроений касательно перспектив деятельности игроков. Чтобы измерить количественно данные тенденции и получить возможность учесть их влияние при оценке компаний данной отрасли воспользуемся моделью Статмана и, используя инструмент «Анализ «что, если» программного продукта MS Excel, получим значение поведенческой компоненты ставки дисконтирования (табл. 6).
Так, применение модели Статмана позволило преобразовать разницу между расчетной и рыноч-
Таблица 3
Расчет поведенческой ставки дисконтирования с использованием модели Статмана
До учета поведен- После учета по-
Показатель ческой компонен- веденческой ком-
ты поненты
Ставка дисконтирования, % 12,97 6,63
Расчетная стоимость компании, млн руб. 203 538 479 595
Поведенческая компонента ставки дисконтирования, % -6,34
Рыночная стоимость компании, млн руб. 479 595
Таблица 4
Дисконтированные денежные потоки X5 Retail Group в период 2020-2023 гг., млн руб.
Показатель Период
2020 2021 2022 2023
Выручка 1 930 744 2 208 771 2 507 397 2 835 365
Себестоимость 1 447 156 1 653 107 1 873 843 2 115 820
Общехозяйственные, коммерческие и административные расходы 410 424 471 987 542 785 624 203
Процентные расходы 59 512 62 241 65 095 68 079
Прибыль до налогообложения 13 653 21 436 25 675 27 263
Чистая прибыль 10 922 17 149 20 540 21 811
Амортизация 121 406 115 671 110 764 106 566
Денежный поток от операционной деятельности 132 328 132 820 131 304 128 376
Капитальные расходы 81 251 81 302 81 353 81 405
Денежный поток от операционной и инвестиционной деятельности 51 077 51 518 49 951 46 972
Дисконтированный денежный поток 45 213 40 368 34 646 28 839
Расчет текущей стоимости X5 Retail Group, млн руб. Таблица 5
Показатель Значение
Денежный поток в 2023 году, млн руб. 28 839
Ставка дисконтирования, % 12,97
Темп роста компании в постпрогнозном периоде, % 3,00
Стоимость бизнеса в постпрогнозном периоде, млн руб. 289 261
Сумма дисконтированных денежных потоков компании в прогнозном периоде, млн руб. 149 066
Дисконтированная стоимость компании в постпрогнозном периоде, млн руб. 177 598
Текущая стоимость компании, млн руб. 326 663
Рыночная стоимость компании, млн руб. (по состоянию на 30.10.2020 г.) 765 128
Таблица 6
Расчет поведенческой ставки дисконтирования с использованием модели Статмана в случае оценки X5 Retail Group
Показатель До учета поведенческой компоненты После учета поведенческой компоненты
Ставка дисконтирования 12,97 % 6,92 %
Расчетная стоимость компании, млн руб. 326 663 765 128
Поведенческая компонента ставки дисконтирования -6,05 %
Рыночная стоимость компании, млн руб. 765 128
ной стоимостью компании в корректирующую компоненту ставки дисконтирования, величина которой находится на уровне -6,05 %, что сопоставимо с аналогичным значением, полученным для ПАО «Магнит», подтверждает выдвинутую в рамках данного исследования гипотезу и доказывает целесообразность использования моделей поведенческих финансов при оценке инвестиционной привлекательности компаний отрасли ритэйла.
Выводы
Авторами выдвинута гипотеза, согласно которой для получения объективных результатов оценки инвестиционной привлекательности компании
в условиях высокой неопределенности среды целесообразно применение моделей поведенческих финансов.
Для проверки гипотезы, был проведен анализ стоимости крупных компаний отрасли ритэйла -ПАО «Магнит» и X5 Retail Group. В частности, систематизированы основные тенденции развития отрасли продуктового ритэйла в условиях пандемии COVID-19; на основе прогноза денежных потоков компаний в прогнозном периоде методом дисконтированных денежных потоков и определения стоимости компаний в постпрогнозном периоде с использованием модели Гордона, была рассчитана
текущая стоимость анализируемых компаний и сопоставлена с их рыночной капитализацией.
Опираясь на проведенный сравнительный анализ существующих моделей поведенческих финансов, обоснован выбор модели Статмана для оценки инвестиционной привлекательности компаний в условиях высокой неопределённости внешней среды.
Проведенная оценка стоимости компаний ПАО «Магнит» и X5 Retail Group с использованием поведенческой модели Статмана, позволила преобразовать разницу между расчетной и рыночной стоимостью каждой из анализируемых компаний в поведенческую корректирующую компоненту ставки дисконтирования. Корректирующая компонента в случае оценки стоимости ПАО «Магнит» составила -6,34 %, а для компании X5 Retail Group -6,05 % (табл. 7).
Таблица 7
Сопоставление результатов оценки ПАО «Магнит» и X5 Retail Group с использованием модели Статмана
Таким образом, по результатам оценки анализируемых компаний с использованием поведенческой модели Статмана были получены практически идентичные показатели поведенческой компоненты (разница составила 0,29 п.п.). Если по результатам оценки стоимости только компании ПАО «Магнит» можно было делать выводы о настроении инвесторов относительно только этой конкретной компании, то результаты проведенной поведенческой оценки другой компании отрасли продуктового ритейла России с аналогичным масштабом деятельности (X5 Retail Group) позволяют сделать выводы о том, что определенная степень переоцененности компаний является общеотраслевой тенденцией в условиях пандемии COVID-19.
В связи с этим имеются основания считать, что полученные результаты имеют высокую степень применимости при анализе других игроков рынка продуктового ритейла.
Доказанная гипотеза расширяет границы применимости теории поведенческих финансов при оценке инвестиционной привлекательности компаний. В рамках дальнейших исследований могут быть получены поведенческие поправки для оценки инвестиционной привлекательности раз-
ных отраслей в условиях высокой неопределенности внешней среды.
Литература
1. Шаблаков А.Д., Соловьева И.А. Модель теории перспектив как вызов теории ожидаемой полезности // Молодой исследователь ЮУрГУ. -
2019. - № 6. - С. 372-377.
2. Шаблаков А.Д., Соловьева И.А. Сопоставление неоклассических и поведенческих финансов. Аномалии фондового рынка // Молодой исследователь ЮУрГУ. - 2020. - № 7. - С. 304-309.
3. Кантолинский М.И. Аномалии на фондовых рынках: определение и классификации // Финансы: теория и практика. - 2010. - № 2 (56). -С. 25-28.
4. Mehra R., Prescott E. The Equity Premium: A Puzzle // Journal of Monetary Economics. - 1985. -№ 15. - p. 145-161.
5. Fama E., French R. Multificator Explanations of Asset Pricing Anomalies // Journal of Finance. -1996. - № 51. - P. 55-84.
6. Carhart M. On Persistence in Mutual Fund Performance // Journal of Finance. - 1997. - № 52. -P. 57-82.
7. Barberis N., Huang M., Santos T. Prospect Theory and Asset Prices // Quarterly Journal of Economics. - 2001. - № 116. - P. 1-53.
8. Богатырев С. Ю., Гильмутдинова А.Р., Никитина Е.А. Поведенческое поглощение: модели и иллюстрации // Экспертно-аналитический журнал агентства «Слияния и Поглощения». - 2014. - № 3 (7). - С. 89-95.
9. Богатырев С.Ю. Поведенческие финансы в России: теория и практика. // Имущественные отношения в Российской Федерации. - 2016. - № 4 (175). - С. 32-44.
10. Продуктовый ритейл: угроза снижения маржинальности. [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://www.ra-national.ru/ru/node/63675
11. Шаблаков А.Д., Соловьева И.А. Применение поведенческих финансов в оценке текущей стоимости компании на примере ПАО «Магнит» // Умные технологии в современном мире ЮУрГУ. -
2020. - № 3.
12. Аудированные результаты деятельности ПАО «Магнит» за 2016 год. [Электронный ресурс]
- Режим доступа: https://www.magnit.com/ru/ share-holders-and-investors/results-and-reports/#tabs-results-2016
13. Аудированные результаты деятельности ПАО «Магнит» за 2017 год. [Электронный ресурс]
- Режим доступа: https://www.magnit.com/ru/ shareholders-and-investors/results-and-reports/#tabs-results-2017
14. Аудированные результаты деятельности ПАО «Магнит» за 2018 год. [Электронный ресурс]
- Режим доступа: https://www.magnit.com/ru/ share-
Показатель Значение
Величина поведенческой компоненты по результатам оценки ПАО «Магнит», % -6,34
Величина поведенческой компоненты по результатам оценки X5 Retail Group, % -6,05
Разница между полученными величинами поведенческой компоненты, п.п. 0,29
holders-and-investors/results-and-reports/#tabs-results-2018
15. Аудированные результаты деятельности ПАО «Магнит» за 2019 год. [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://www.magnit.com/ru/sha-reholders-and-investors/results-and-reports/#tabs-results-2019
16. Богатырев С.Ю. Функция стоимости теории перспектив в российской практике // Финансы и кредит. 2017. №46 (766). С. 2762-2776.
17. Финансовые результаты X5 Retail Group за 2016 год [Электронный ресурс]. - Электрон. дан. -Режим доступа: https://www.x5.ru/ru/Docu
ments/X5-Q4FY-2016-Financial-results.pdf
18. Финансовые результаты X5 Retail Group за
2017 год [Электронный ресурс]. - Электрон. дан. -Режим доступа: https://www.x5.ru/ru/Docu-ments/X5_Q4_and_12M_2017_Financial_results.pdf
19. Финансовые результаты X5 Retail Group за
2018 год [Электронный ресурс]. - Электрон. дан. -Режим доступа: https://www.x5.ru/ru/Docu-ments/X5_Q4_2018_Financial_results.pdf
20. Финансовые результаты X5 Retail Group за
2019 год [Электронный ресурс]. - Электрон. дан. -Режим доступа: https://www.x5.ru/ru/Docu-ments/X5_Q4_2019_Financial_Results.pdf
Шаблаков Александр Дмитриевич, экономист Управления рисков, ПАО «ЧЕЛИНДБАНК» (г. Челябинск), shablakov1@yandex.ru
Соловьева Ирина Александровна, д.э.н., профессор кафедры финансовых технологий, ЮжноУральский государственный университет (г. Челябинск), dubskih@mail.ru
Поступила в редакцию 26 апреля 2021 г.
DOI: 10.14529/em210214
PRACTICAL ASPECTS OF THE APPLICATION OF BEHAVIORAL FINANCE IN ASSESSING THE INVESTMENT ATTRACTIVENESS OF THE COMPANY
A.D. Shablakov1, I.A. Solov'eva2
1PJSC "CHELINDBANK", Chelyabinsk, Russian Federation 2 South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation
The article deals with the problem of the effectiveness of the application of the models of capital market analysis, developed within the framework of the neoclassical economic theory, in modern economic conditions. The aim of the work is to study the models of behavioral finance and assess the relevance of their application in modern conditions when assessing the value of a company. The paper proposes a hypothesis according to which, in order to obtain objective results of assessing the investment attractiveness of a company in conditions of the environment uncertainty, it is necessary to use models that can take into account the influence of various behavioral factors. The article demonstrates the use of behavioral economics tools in assessing the current value of a company using the example of PJSC "Magnit" and X5 Retail Group, in the conditions of the COVID-19 pandemic. The analysis of modern trends in the food retail market in Russia is carried out. The retailers cash flow were forecast, and the calculation of the behavioral discount rate was carried out using the Statman model to determine the current value of the analyzed companies. Based on the results of the assessment, the hypothesis about the need to use behavioral finance models in the analysis of the current value of the company in modern economic conditions was confirmed.
Keywords: behavioral finance, stock market anomalies, behavioral discount rate, asset valuation models, Statman model, company valuation.
References
1. Shablakov A.D., Solov'eva I.A. Prospect theory model as a challenge to expected utility theory. Molodoy issledovatel' YuUrGU [Young explorer SUSU], 2019, no. 6, pp. 372-377. (in Russ.)
2. Shablakov A.D., Solov'eva I.A. Comparison of neoclassical and behavioral finance. Stock market anomalies. Molodoy issledovatel' YuUrGU [Young explorer SUSU],. - 2020. - № 7. - pp. 304-309. (in Russ.)
3. Kartolinskiy M.I. Stock Market Anomalies: Definition and Classifications. Finansy: teoriya i praktika [Finance: theory and practice], 2010, no. 2 (56), pp. 25-28. (in Russ.)
4. Mehra R., Prescott E. The Equity Premium: A Puzzle. Journal of Monetary Economics, 1985, no. 15, pp. 145-161.
5. Fama E., French R. Multificator Explanations of Asset Pricing Anomalies. Journal of Finance, 1996, no. 51, pp. 55-84.
6. Carhart M. On Persistence in Mutual Fund Performance. Journal of Finance, 1997, no. 52, pp. 57-82.
7. Barberis N., Huang M., Santos T. Prospect Theory and Asset Prices. Quarterly Journal of Economics, 2001, no. 116, pp. 1-53.
8. Bogatyrev S.U., Gilmutdinova A.R., Nikitina E.A. Behavioral Absorption: Models and Illustrations. Ekspertno-analiticheskiy zhurnal agentstva «Sliyaniya i Pogloshcheniya» [Expert-analytical magazine of the agency "Mergers and Acquisitions"], 2014, no. 3 (7), pp. 89-95. (in Russ.)
9. Bogatyrev S.U. Behavioral finance in Russia: theory and practice. Imushchestvennye otnosheniya v Rossiyskoy Federatsii [Property relations in the Russian Federation], 2016, no. 4 (175), pp. 32-44. (in Russ.)
10. Produktovyy riteyl: ugroza snizheniya marzhinal'nosti [Grocery retail: the threat of lower margins]. Available at: https://www.ra-national.ru/ru/node/63675 (accessed 3 December 2020)
11. Shablakov A.D., Solov'eva I.A. The use of behavioral finance in assessing the current value of a company on the example of PJSC "Magnit". Umnye tekhnologii v sovremennom mire YuUrGU [Smart technologies in the modern world SUSU], 2020, no. 3. (in Russ.)
12. Audirovannye rezul'taty deyatel'nosti PAO «Magnit» za 2016god [Audited performance results of PJSC "Magnit" for 2016]. Available at: https://www.magnit.com/ru/shareholders-and-investors/results-and-reports /#tabs-results-2016 (accessed 3 December 2020)
13. Audirovannye rezul'taty deyatel'nosti PAO «Magnit» za 2017god [Audited performance results of PJSC "Magnit" for 2017]. Available at: https://www.magnit.com/ru/shareholders-and-investors/results-and-reports /#tabs-results-2017 (accessed 3 December 2020)
14. Audirovannye rezul'taty deyatel'nosti PAO «Magnit» za 2018 god [Audited performance results of PJSC "Magnit" for 2018]. Available at: https://www.magnit.com/ru/shareholders-and-investors/results-and-reports /#tabs-results-2018 (accessed 3 December 2020)
15. Audirovannye rezul'taty deyatel'nosti PAO «Magnit» za 2020 god [Audited performance results of PJSC "Magnit" for 2020]. Available at: https://www.magnit.com/ru/shareholders-and-investors/results-and-reports /#tabs-results-2019 (accessed 3 December 2020)
16. Bogatyrev S.U. The cost function of perspective theory in Russian practice. Finansy i kredit [Finance and credit], 2017, no. 46 (766), pp. 2762-2776. (in Russ.)
17. Finansovye rezul'tatyX5 Retail Group za 2016god [X5 Retail Group 2016 Financial Results]. Available at: https://www.x5.ru/ru/Documents/X5-Q4FY-2016-Financial-results.pdf (accessed 3 December 2020)
18. Finansovye rezul'tatyX5 Retail Group za 2017god [X5 Retail Group 2017 Financial Results]. Available at: https://www.x5.ru/ru/Documents/X5_Q4_and_12M_2017_Financial_results.pdf (accessed 3 December 2020)
19. Finansovye rezul'tatyX5 Retail Group za 2018 god [X5 Retail Group 2018 Financial Results]. Available at: https://www.x5.ru/ru/Documents/X5_Q4_2018_Financial_results.pdf (accessed 3 December 2020)
20. Finansovye rezul'tatyX5 Retail Group za 2019 god [X5 Retail Group 2019 Financial Results]. Available at: https://www.x5.ru/ru/Documents/X5_Q4_2019_Financial_Results.pdf (accessed 3 December 2020)
Alexandr D. Shablakov, economist of the Risk Department of PJSC "CHELINDBANK", Chelyabinsk, shablakov1@yandex.ru
Irina A. Solovyeva, Doctor of Sciences (Economics), Professor of the Department of Financial Technology, South Ural State University, Chelyabinsk, dubskih@mail.ru
Received April 26, 2021
ОБРАЗЕЦ ЦИТИРОВАНИЯ
FOR CITATION
Шаблаков, А.Д. Практические аспекты применения поведенческих финансов при оценке инвестиционной привлекательности компании / А.Д. Шаблаков, И.А. Соловьева // Вестник ЮУрГУ. Серия «Экономика и менеджмент». - 2021. - Т. 15, № 2. - С. 123-131. БО1: 10.14529/ет210214
Shablakov A.D., Solov'eva I.A. Practical Aspects of the Application of Behavioral Finance in Assessing the Investment Attractiveness of the Company. Bulletin of the South Ural State University. Ser. Economics and Management, 2021, vol. 15, no. 2, pp. 123-131. (in Russ.). DOI: 10.14529/em210214
