CC BY
25
РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ОЦЕНКИ РЫНОЧНОЙ КАПИТАЛИЗАЦИИ КОМПАНИИ С УЧЕТОМ ВЛИЯНИЯ ОСНОВНЫХ ФАКТОРОВ СТОИМОСТИ
О.В. САРАДЖЕВА
кандидат экономических наук, доцент кафедры «Финансы и кредит» Московского государственного индустриального университета Научная специальность 08.00.05 — экономика и управление народным хозяйством
E-mail: braolya@yandex.ru
Аннотация. Выбор модели для оценки стоимости компании зависит от целей, объекта и конкретных условий оценки. Многие авторы указывали на недостатки традиционных методов оценки в российских экономических условиях. Тем не менее, мы считаем, что для объективной оценки стоимости бизнеса может использоваться несколько методов. Сочетание метода чистых активов (определяющего базовую стоимость компании как имущественного комплекса) в комбинации с методами на базе показателей экономической прибыли позволит получить оценку стоимости, в наибольшей степени учитывающий все факторы создания стоимости: размер чистых активов, доходность (собственного капитала, инвестиций, совокупных активов), возможные риски и влияние фондового рынка.
Ключевые слова: рыночная капитализация, финансовые факторы, корпоративное управление, рейтинг.
DEVELOPMENT OF A TECHNIQUE OF AN ASSESSMENT OF MARKET CAPITALIZATION OF THE COMPANY TAKING INTO ACCOUNT INFLUENCE OF MAJOR FACTORS OF COST
O.V SARADZHEVA
candidate of economic sciences, senior lecturer of chair «the Finance and the credit» the Moscow state industrial university
Annotation. The model choice for estimation of cost of the company depends on the purposes, object and specific conditions of an assessment. Many authors pointed out the defects of traditional methods of an assessment of the Russian economic conditions. Nevertheless, we consider that for objective estimation of cost of business some methods can be used. The combination of a method of net assets (defining the basic cost of the company as property complex) in a combination with methods on the basis of indicators of economic profit will allow to receive the estimation of cost, most considering all factors of value creation: size of net assets, profitability (own capital, investments, total assets), possible risks and influence of stock market.
Keywords: market capitalization, financial factors, corporate governance, rating.
При разработке модели оценки рыночной стоимости компании за основу была взята модель EVA, в которой учитывается величина инвестированного капитала, его стоимость и рентабельность. Для выяснения значимости влияния качества корпоративного управления на формирование стоимости компании необходимо, чтобы модель учитывала этот фактор. Кроме того, важен учет фактора влияния макроэкономической ситуации на фондовом рынке.
Из всех фундаментальных финансовых факторов для включения в модель нами были отобраны
факторы рентабельности, характеризующей операционную эффективность компании, и устойчивости как показателя финансовой эффективности компании.
Для учета фактора рентабельности были использованы такие показатели как рентабельность собственного капитала, рентабельность производства и продаж. Предварительный расчет модели показал, что использование показателя рентабельности собственного капитала приводит к проблеме мультиколлинеарности, поскольку размер чистых
НЕ-
экономические науки
активов и собственного капитала в большинстве случаев очень близки. Из двух оставшихся показателей рентабельность продаж1 имела более высокий коэффициент корреляции с капитализацией компании, поэтому было решено использовать этот показатель при построении моделей множественной регрессии. Кроме того, данный показатель позволяет учитывать влияние выручки на размер капитализации компаний.
Тестирование показателей финансовой устойчивости — коэффициента автономии и коэффициента соотношения, заемных и собственных средств — показало, что они не могут быть использованы при построении моделей вследствие того, что при их расчете использовался показатель размера собственного капитала, который в большинстве случаев очень близок с размером чистых активов, что приводит к их мультиколлинеарности. Поэтому в качестве показателя финансовой устойчивости предприятия был выбран коэффициент долгосрочного привлечения заемных средств, который рассчитывается путем деления суммы долгосрочных обязательств на сумму собственных средств и долгосрочных обязательств. Коэффициент долгосрочного привлечения заемных средств показывает, какая часть в источниках формирования внеоборотных активов на отчетную дату приходится на собственный капитал, а какая на долгосрочные заемные средства. Особо высокое значение этого показателя свидетельствует о сильной зависимости от привлеченного капитала, о необходимости выплачивать в перспективе значительные суммы денежных средств в виде процентов за пользование кредитами и т.п. Данный коэффициент рассматривается как показатель наличия у компании долгосрочных инвестиционных проектов, а также как своеобразный индикатор доверия кредиторов. В этом случае высокое значение этого показателя свидетельствует о высокой степени доверия кредиторов.
Ситуация на фондовом рынке существенно влияет на рыночную стоимость компаний. Поэтому в модель был введен такой показатель как индекс РТС. На сегодняшний день индекс РТС является основным показателем развития российского фондового рынка и самым подходящим для изучения ценовой динамики. Он показал лучшее приращение за два периода и второй результат по эффективности
обнаружения переломов тенденции (71%2). К тому же он считается наиболее удобным для краткосрочной спекулятивной игры и лучше всех отражает реальную ситуацию на рынке, чем оптимально подходит для изучения его с помощью методов технического анализа.
Для оценки уровня корпоративного управления в компаниях использовались рейтинги корпоративного управления, которые отражают мнение экспертов о том, как компания соблюдает выработанные на основе лучшей практики корпоративного управления кодексы и правила, служащие интересам финансово заинтересованных в этой компании лиц (акционеров и кредиторов). В отличие от кредитного рейтинга, который, как правило, представляет собой заключение относительно финансовой способности лица выполнять свои долговые обязательства в соответствии с их условиями, рейтинг корпоративного управления представляет собой комплексную оценку различных аспектов деятельности компании.
Таким образом, итоговый состав факторных переменных, влияющих на формирование рыночной стоимости компании, был разбит на 3 группы:
a) переменные, описывающие качество корпоративного управления — так называемый CORE-рейтинг, присвоенный Институтом корпоративного права и управления (ИКПУ), а также данные Национального рейтинга корпоративного управления, присваиваемого агентством «Эксперт РА» совместно с Российским институтом директоров (РИД) — RCG (rating of corporate governance);
b) переменные, описывающие финансовое состояние компаний:
ф чистые активы PA (pure assets) в качестве базовой стоимости компании как имущественного комплекса;
v рентабельность продаж PROFIT (Sales profitability) — отношение прибыли от реализации продукции (операционной прибыли) к объему продаж как мера эффективности используемого капитала; ■Ф коэффициент долгосрочного привлечения заемных средств FIXLOWN (fixed liabilities/owned capital) в качестве показателя определяющего степень доверия кредиторов к заемщику и влияющего на стоимость привлекаемых средств;
c) индекс РТС — RTS, как переменная, характеризующая макроэкономическую ситуацию в стране;
d) фиктивные переменные OTR(i), значения которых равняются 1, если компания представляет (i)-K) отрасль и 0 — в противном случае. Они характеризуют отраслевую специфику формирования капитализации: нефтегазовая; телекоммуникационная; электроэнергетика; машиностроение; металлургия; транспорт; пищевая; химическая; розничная торговля.
e) фиктивные переменные для периодов наблюдений с целью учета агрегированных изменений капитализации во времени.
При формировании выборки наблюдений для построения моделей множественной регрессии в качестве источников информации использовались:
a) квартальные отчеты компаний за 2007— 2011 гг. из базы данных «Эмитент» ЗАО «Система комплексного раскрытия информации» (СКРИН);
b) данные CORE-рейтинга, присвоенные ИКПУ 40 компаниям в период 2008—2010 гг. По каждой компании имеется от 1 до 11 значений, рейтинг присваивался ежеквартально;
c) данные Национального рейтинга корпоративного управления, присваиваемого агентством «Эксперт РА» совместно с Российским институтом директоров (РИД) за 2009—2010 гг. В состав рейтинга входят около 150 компаний, рейтинг присваивался в 2009 г. — один раз, в 2010 — три раза;
d) данные Российской торговой Системы (РТС), являющейся крупнейшей торговой площадкой в России по торговле корпоративными бумагами.
Формирование данных для расчета финансовых показателей исследуемых компаний проходило с учетом следующих допущений: ф данные бухгалтерских балансов, представленные в соответствии с российскими стандартами финансовой отчетности, полно и правдиво отражают финансовое состояние соответствующей компании;
Ф единица измерения — млн. руб. Пересчет значений данных о капитализации из долларов США в рубли производился по курсу, установленному ЦБ на конец отчетного периода; ф расчет основных финансовых показателей производился по данным неконсолидированной
отчетности в связи с тем, что данные консолидированной отчетности были доступны не для всех компаний и не за все периоды; ф в качестве данных о рыночной стоимости компании были взяты максимальные значения капитализации за отчетный период по данным РТС.
Проведенные ранее исследования были ограничены размером выборки данных по показателю качества корпоративного управления. Прежде всего, это было связано с тем, что в 2005—2008 гг. рейтинги корпоративного управления (РКУ) в России выставлялись всего тремя агентствами: международными Brunswick Warburg, Standard&Poors и российским Институтом корпоративного права и управления (ИКПУ). Кроме того, в рейтинге Standard&Poors на тот момент присутствовало всего 7 компаний, в рейтинге Brunswick Warburg — 21, в рейтинге ИКПУ, так называемом CORE-рейтинге — 40 компаний; при этом все эти выборки пересекались. С 2009 г. РКУ присваиваются двумя агентствами: Standard&Poors (на 28 апреля 2009 г, в списке 18 российских компаний) и консорциум «Эксперт РА-РИД» (в списке 150 компаний).
С целью расширения выборки наблюдений и, как следствие, повышения достоверности получаемых результатов было проведено сравнение CORE-рейтинга и Национального рейтинга корпоративного управления «РИД-Эксперт РА».
При расчете CORE-рейтинга использовалась оригинальная методика, разработанная специалистами Института корпоративного права и управления совместно с группой международных экспертов «Blue Ribbon Panel». Рейтинг присваивался по шкале от C0RE-100 (самый высокий рейтинг) до CORE-0 (предприятия-банкроты, самый низкий рейтинг). При расчете рейтинга использовались 3 группы исходных данных: публичная (обязательная к раскрытию) информация, добровольно раскрываемая информация и результаты опроса аналитиков рынка ценных бумаг. Оценка предприятий осуществлялась по таким важнейшим аспектам корпоративного управления, как раскрытие информации; структура акционерного капитала; структура корпоративного управления; декларируемые права акционеров; отсутствие рисков; корпоративное окружение. Особая значимость придавалась оценке рисков
инвестирования в конкретную компанию, включая оценку «юридических мин» в уставных документах компании-эмитента. Помимо общей рейтинговой оценки компаний составлялись суб-рейтинги по отдельным показателям корпоративного управления.
Национальный рейтинг корпоративного управления (НРКУ) «РИД-Эксперт РА» представляет собой интегральную оценку по четырем группам показателей:
права акционеров (реализации права собственности, на участие в управлении обществом, на получение доли в прибыли, уровень рисков нарушения прав, наличие дополнительных обязательств общества по защите прав акционеров); ф деятельность органов управления и контроля (состав и деятельность совета директоров и исполнительных органов, система контроля над финансово-хозяйственной деятельностью, взаимодействие между органами управления и контроля); ф раскрытие информации (уровень раскрытия нефинансовой и финансовой информации, общая дисциплина раскрытия информации, равнодоступность информации); ф соблюдение интересов иных заинтересованных сторон и корпоративная социальная ответственность (политика социальной ответственности и учета интересов иных заинтересованных групп, решение трудовых конфликтов, социальные проекты для персонала и местного населения,
соответствие требованиям сохранения экологии).
В зависимости от качества корпоративного управления компании — участники рейтинга могут быть отнесены к одному из следующих рейтинговых классов: А, B, C или D, где класс A — компании с высоким уровнем корпоративного управления, а класс D — компании с неудовлетворительным уровнем корпоративного управления. Каждый класс, кроме D, имеет три подкласса. Соответственно, компании с позитивной практикой корпоративного управления: A++, A+, A, B++, В+, B , компании с негативной практикой корпоративного управления: C++, C+, ^ D, SD.
Таким образом, несмотря на различия (использовались разные шкалы оценки; в одном случае балльная оценка и деление на классы, в другом — различная структура оцениваемых рисков), у этих методик много общего. И в той и другой методике оцениваются такие аспекты корпоративного управления, как права акционеров, раскрытие информации, структура совета директоров и т.д. Оценка проводится по одному и тому же массиву информации. Основное отличие — в подходе: CORE-рейтинг рассчитывался независимо от желания руководства компании и не оплачивался ею.
В табл. 1 представлены результаты статистического анализа полученных группировок компаний, которые подтверждают это наблюдение.
Таблица 1
Статистические характеристики сравнительных данных
С++ В В+ В++
Среднее значение 44,850 52,853 59,876 63,195
Медиана 44,850 51,340 59,895 63,610
Максимум 46,190 57,940 72,370 72,160
Минимум 43,510 49,280 48,870 52,78
Стандартное отклонение 1,895 4,524 7,469 6,59608
Ассиметрия 0,000 0,546 0,315 -0,291387
Эксцесс 1,000 1,500 2,204 2,352115
Поскольку максимальная отметка шкалы CORE-рейтинга равна 100, а в национальном рейтинге 11 подклассов, то при условии, что шаг перехода из группы в группы постоянен, полу-
чаем значение этого шага равным 9,09. В табл. 2 представлена шкала перехода от значений CORE-рейтинга к значениям национального рейтинга и наоборот.
Таблица 2
Шкала расчета сводного рейтинга
Эксперт-РИД Сводный рейтинг CORE - рейтинг
А++ 11 91-99,99
А+ 10 81,82-90,9
А 9 72,73-81,81
В++ 8 63,64-72,72
В+ 7 54,55-63,63
В 6 45,46-54,54
С++ 5 36,37-45,45
С+ 4 27,28-36,36
С 3 18,19-27,27
D 2 9,1-18,18
SD 1 0-9,09
В результате получена возможность совместного использования значений национального рейтинга и CORE-рейтинга при построении моделей множественной регрессии. Коэффициент корреляции между значениями CORE-рейтинга и нормированного CORE-рейтинга (т.е. пересчитанного согласно шкале перехода) равен 0,948712, что является довольно высоким показателем и свидетельствует о правильности выбора шкалы перехода от значений CORE-рейтинга к значениям национального рейтинга.
В качестве переменной, характеризующей стоимость компании, была принята ее рыночная стоимость MC (Market Capitalization), т.е. капитализация компании, рассчитываемая как рыночная стоимость одной обыкновенной акции, умноженная на их общее количество.
Выбранная система переменных была использована для исследования влияния уровня корпоративного управления на рыночную стоимость компании.
Первоначально в качестве зависимой переменной в модели множественной регрессии выступала рыночная стоимость компаний МС (данные РТС, капитализация на последний день квартала). Тестируемая модель имела следующий вид: МС = C(1) х PA + C(2) х PROFIT + C(3) x FIXLOWN+ +C(4) x RCG + C(5) x RTS + C(6)
Однако, ряд переменных имеет распределение, далекое от нормального, что приводило к существенной неоднородности дисперсий ошибок (ге-тероскедастичность, heteroscedasticity)3. Этот вид нарушений стандартных предположений харак-
терен для статистических данных, относящихся к одному моменту времени, но собранных по различным регионам и различным предприятиям. С целью устранения этой проблемы объясняемая переменная была прологарифмирована, а значения величин чистых активов были нормированы. Таким образом, тестируемая модель приобрела окончательный вид:
LNMC = C(1) x LNPA + C(2) xPROFIT + C(3) x x FIXLOWN + C(4) x RCG + C(5) x RTS + C(6),
где LNMC = LN (MC)
LNPA = LN (PA)
Учитывая специфику данных (выборка из 100 предприятий за пять лет с 2008 по 2012 гг.), при оценке регрессионных моделей были использованы методы оценивания панельных данных. Тест Хаус-мана (Hausman specification test) указывает на присутствие статистически значимых различий между коэффициентами, полученными при оценивании по методам случайных и фиксированных эффектов, что является основанием для использования метода фиксированных эффектов (оценки, полученные этим методом, состоятельны). Кроме того, учитывая характер данных, был проведен тест на гетероскеда-стичность и автокорреляцию. Гетероскедастичность приводит к тому, что оценки дисперсий коэффициентов линейной модели оказываются смещенными и построенные доверительные интервалы для них не соответствуют заявленным. Модифицированный тест Вальда (Modified Wald statistic) показал наличие данного явления в модели. Автокорреляция остатков обычно наблюдается тогда, когда эконо-
метрическая модель строится на основе временных рядов4. В моделях регрессии, описывающих зависимости между случайными значениями взаимосвязанных величин, она снижает эффективность применения метода наименьших квадратов (МНК). Тест Вулдриджа (Wooldridge test) на автокорреляцию в панельных данных показал наличие данного эффекта в исследуемых данных, поэтому в дальнейших исследованиях возможно использование доступного обобщенного МНК, скорректированного по методике Прайса-Уинстена (Prais-Winsten regression, correlated panels corrected standard errors (PCSEs)), который при вычислении учитывает гете-роскедастичность и автокорреляцию в панельных данных.
1 Существует по крайней мере 2 способа расчета данного показателя: в первом случае используется соотношение чистой прибыли к объему чистой выручки, во втором — соотношение прибыли от продаж к чистой выручке. В случае, если показатель, рассчитанный первым способом, оказывается больше показателя, рассчитанного вторым способом, то это означает, что основную прибыль компания получает за счет внереализационных доходов. Поскольку в рассматриваемую выборку входили, в основном, промышленные компании, то был выбран второй способ расчета рентабельности продаж.
2 См.: сайт компании «Альпари», электронный ресурс: http://www.alpari.org/ru/markets/stocks/stocks9.php
3 Гетероскедастичность приводит к тому, что оценки дисперсий коэффициентов линейной модели оказываются смещенными и построенные доверительные интервалы для них не соответствуют заявленным уровням значимости, что может приводить к ошибочным статистическим выводам в отношении гипотез о значениях коэффициентов линейной модели.
4 Автокорреляция [autocorrelation, serial correlation] — корреляционная связь между значениями одного и того же случайного процесса X(t) в моменты времени t1 и t2.
ФИНАНСОВО-КРЕДИТНОЕ РЕГУЛИРОВАНИЕ ДЕНЕЖНОГО ХОЗЯЙСТВА
Т.Ш. ТИНИКАШВИЛИ
доктор экономических наук, профессор кафедры финансов и кредита Северо-Осетинского Государственного университета Научная специальность 08.00.10 — финансы, денежное обращение и кредит
E-mail: tengiz-05@mail.ru
Аннотация. Система государственного регулирования денежного хозяйства затрагивает как установление направлений, характера и масштабов государственного участия, так и создание конкретного механизма воздействия. Исследуются вопросы организации государственного регулирования денежного хозяйства страны, финансовые и кредитные способы и инструменты воздействия.
Ключевые слова: денежное хозяйство, система государственного регулирования, финансово-кредитный механизм воздействия.
FINANCIAL AND CREDIT REGULATION OF THE MONEY ECONOMY
T.SH. TINIKASHVILI
doctor of economics, professor of chair offinance and credit of the North Ossetia state university
Annotation. The system of state regulation of the money economy is affecting the establishment of areas, the nature and extent of government involvement, and the creation of a specific mechanism of action. The article explores the issues of organization of state regulation on the monetary economy and financial and credit methods and tools for action.
Keywords: money management, state regulation system, financial-credit mechanism of action.
