CC BY
116
Риск-менеджмент
УДК 336.7
СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОдОВ
анализа рисков российского бизнеса
д. В. МИТИН, доктор политических наук, профессор Школы международных отношений государственного университета Северной Каролины (США) E-mail: mitinmail@yahoo. com
М. Ю. ГИНЗБУРГ, кандидат экономических наук, доцент кафедры финансов и финансового менеджмента E-mail:m_ginzburg@mail. ru
о. р. чепьюк,
кандидат экономических наук, старший преподаватель кафедры финансов и финансового менеджмента E-mail: chepyuk@gmail. com Нижегородский государственный университет
им. Н. И. Лобачевского -Национальный исследовательский университет
В статье рассматриваются новые методы количественного анализа рисковой ставки для бизнеса. Предлагаемая авторами методика анализа содержит комбинацию кумулятивного подхода к построению рисковой ставки, экспертного индексного метода, а также методов количественного измерения риска (Vаlue-аt-Risk). Предлагаемый в результате исследования инструмент позволяет проводить комплексный анализ структуры и факторов риска публичных российских компаний.
Ключевые слова: риск, ставка дисконтирования, стоимость бизнеса, Value-at-Risk.
Определение рисковой ставки является одной из самых актуальных и спорных проблем в контексте
52
временной стоимости денег: будь то методы дисконтирования денежных потоков компании для определения ее инвестиционной стоимости или расчет чистой приведенной стоимости ЫРУ в рамках оценки эффективности инвестиционного проекта. Актуальность проблемы обоснована тем, что в условиях недостаточной развитости российского фондового рынка финансовый менеджер не имеет в арсенале количественного инструментария для расчета и анализа структуры рисковой ставки. Экспертный подход к назначению рисковой ставки (ставки дисконтирования) нередко приводит к манипулятивным искажениям фундаментальной (инвестиционной) стоимости бизнеса или проекта. Особенно актуальным этот вопрос стал в связи со стремительным распространением
финансы и кредит
риск-менеджмента - системы управления, направленной на выявление и предупреждение рисковых событий, а также факторов, отклонение которых от норматива может привести к разрушению стоимости бизнеса. Не обладая количественными методиками структурного анализа риска, в систему риск-менеджмента на предприятии невозможно ввести количественные оценки мероприятий или ущерба от того или иного рискового события, а также их влияние на рыночную стоимость компании.
Согласно традиционному представлению рисковая ставка - это та ставка доходности, которая требуется, чтобы побудить инвестора к приобретению потока ожидаемых доходов с учетом риска, сопряженного с получением этого дохода [1]. При этом под риском инвестирования предлагается понимать степень возможности (в терминах математического аппарата - вероятности) отклонения фактического значения будущего денежного потока компании от его текущего значения (т. е. предсказываемого в настоящий момент). Базируясь на этом определении, большинство методов подразумевает следующее представление о рисковой ставке:
Д = Д^ + Дрг, (1)
где Д - рисковая ставка;
Лр-безрисковая ставка;
Rpr - премия за риск.
Если рисковая ставка Д в формуле (1) - это ставка дисконтирования денежного потока, получение которого связано с некоторым риском, то безрисковая ставка Др - это требуемая норма доходности на капитал, которую гарантированно заработает его собственник. В то же время это та сумма будущего денежного потока, получение которой с большой степенью уверенности можно предсказать в момент инвестирования. В экономической литературе в качестве классических примеров безрискового вложения приводится инвестирование в государственные ценные бумаги, доходность по которым, как правило, соответствует годовой ставке инфляции. Благодаря последнему инвесторы, не желающие рисковать в целях получения дополнительного дохода, всегда могут воспользоваться безрисковыми инструментами инвестирования в целях накопления капитала. И только те инвесторы, которые желают, чтобы их капитал не только накапливался, но и преумножался, вынуждены принимать инвестиционные решения, сопряженные с риском.
В настоящее время наибольшее распространение получили следующие методики определения рисковой ставки:
1) метод расчета среднеотраслевой рыночной доходности на капитал;
2) модель САРМ (модель оценки долгосрочных активов);
3) метод кумулятивного построения рисковой ставки.
Применение каждого из трех приведенных методов сопряжено с ограничениями, не позволяющими в полной мере воспользоваться ими в российской практике. Так, метод расчета среднеотраслевой рыночной доходности подразумевает наличие базы исторических значений этого показателя. Грамотная выборка и статистический анализ базы позволили бы сделать вывод о рисках, сопряженных с инвестированием капитала в компанию, работающую в анализируемом виде экономической деятельности. Подобной базы применительно к российским предприятиям в настоящее время не существует (прежде всего в силу недостаточной информационной прозрачности российских компаний).
В основе метода САРМ лежит представление о том, что рынок является наиболее объективным экспертом в оценке рыночных рисков инвестирования в капитал, при этом под риском понимается сила связи доходности отдельной акции с доходностью риска (так называемый Р-коэффициент). Модель САРМ позволяет выделить в структуре рыночной ставки
Д = Дг + Р (Дт - Дг ),
где - это ожидаемая доходность акции, торгующейся на фондовом рынке; Лр - безрисковая ставка;
- рыночная доходность. В методе кумулятивного построения премия за риск Дрг раскладывается на составляющие в зависимости от источников (факторов) риска инвестирования, к которым традиционно относят страновой риск, региональный риск, отраслевой риск и специфический риск, характеризующий риски инвестирования в бизнес конкретной рассматриваемой компании. Премия за риск в этом случае определяется по формуле:
(2)
где R
R — R + R + R + R
pr ~ count reg sec spec'
- премия за страновой риск;
Rreg - премия за региональный риск; Rsec - премия за отраслевой риск; Rspec - премия за специфические риски компании.
В качестве премии за страновой риск следует рассматривать уровень безрисковой ставки, который устанавливается в размере доходности долгосроч-
ных облигационных заимствований, выпускаемых правительством (рис. 1).
В отличие от премии за страновой риск три других слагаемых формулы (2), характеризующих соответственно отраслевой, региональный и специфический риски, в экономической литературе принято назначать экспертно [1]. Однако справедливо заметить, что единоличное экспертное мнение, как правило, отличается от мнения массового рыночного сообщества и, кроме того, превращает метод в удобный инструмент для спекуляций, позволяя получать целевую (желаемую) рисковую ставку.
Предлагаемая авторами исследования методика количественного кумулятивного построения рисковой ставки избавляет этотметодот описанного недостатка иделает результат соиоставимым с расчетами по модели САРМ. В рамках методики премию за региональныйриск предлагаетсяпред-ставить в виде той доли российской безрисковой ставки, на которую индекс риска региона превышает среднероссийскийуровень, принятыйза 1,0, т.е.
(VI >0-> 0^ = ^.-1)0^ I к. -1 < 0 Я = 0,
= <
где к - средневовешенныйиндекс регионального риска.
Динамика изменения инвестиционного риска отдельных российских ре гионов,Кге^,основанн^1 на значениях количественных индексов агентства «Эксперт РА» [2], представлена на рис. 2.
Следует отметить,чтопрем Ш1 зарегиональный риск не связана напря-
налоговым потенциалом и другими показателями, характеризующими способность территориального бюджета нести обязательства по облигациям.
Учитывая, что компания может иметь представительства в нескольких российских регионах, для определения премии за региональный риск предлагается воспользоваться следующей формулой:
nfirm _ л pi Rreg = X. • Rreg1 ,
D firm
где R - премия за региональный риск для конкретной компании;
X — доля продаж компании в i-м регионе ее представительства;
R'reg1 — премия за региональный риск i-го реги-онапредставительствакомпании. В основу количественной оценки отраслево-гоисиецифическогорискаиредлагаемзаложить расчет стоимости под риском (Value-at-Risk, VaR). Стоимость под риском - это наибольший убыток от инвестирования в капитал, который может произойти в течение определенного периода с заданной степенью вероятности. Стоимость под риском рассчитывается для определенного временного горизонта с определенным уровнем доверия, основываясь на предположениях о характере поведения рынка. С точки зрения статистики стоимость под рискомпредставляет собой не что иное, как а-квантиль функции распределения случайной величины:
V =V (1 +4))
VaR t-IV1 е h
где стоимость под риском;
мую с премией за риск муниципальных ценных бумаг, выпускаемых правительством того или иного региона. Анализ статистики фондового рынка показывает, что премия за риск, заложенная в доходности муниципальных ценных бумаг (спрэдов доходностей муниципальных ценных бумаг к значениям G-кривой ОФЗ РФ), определяется кредитным рейтингом региона и связана с показателями его бюд -жетной устойчивости,
14,0% 12,0 10,0 8,0 6,0 4,0 2,0 0,0
2005
2006
2010
2011
2007 2008 2009 ^^^ Российская безрисковая ставка ~ ~ Инфляция в РФ
О Глобальная безрисковая ставка
рис. 1. Динамика российской безрисковой ставки в сравнении с уровнем инфляции и глобальной безрисковой ставкой в 2005-2011 гг.
54
ФИНАНС ы и кредит
' \ ^^
' 1,6 ^^^ „«■•«••Ыиб
— -Т,4 1,4 1 2°%*И 14%
0,4 0,3
3,0% Рис. 2. Динамика
премии за реги-2,5 ональный риск
отдельных россий-2 о ских регионов в 2005-2011гг
1,5 1,0 0,5 0,0
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
Нижегородская область
Ивановская область
——•Москва
■■■■■■ республика Алтай
- доходность капитала в момент времени, предшествующийпрогнозу; k1- - квантиль нормального распределения с уровнем доверия (1-а);
<5( - прогнозируемая волатильность доходности капитала;
2 - математическое ожидание доходности капитала.
Для облегчения математических операций по расчету стоимости под риском делается предполо-жениеовидераспределения,описывающем,как изменяются факторы риска (так называемые параметрические методы расчета УаК). Как правило, для этого используется нормальное расгфеделение или распределение Парето. Стоимость под риском можно
7,0% 6,0 5,0 4,0 3,0 2,0 1,0 0,0
□ Нефть и газ
□ Телекоммуникации 2007
■ Металлургия и горнодобыча
■ Машиностроение
■ Электроэнергетика
Пензенская область Владимирская область Республи ка Саха (Якутия)
рассматривать в качестве основы для расчета премии заотраслевойиспецифический р иск, а именно:
Rsec = VVaR (1 sec ),
где VVaR - функция вычисления стоимости под риском по временному ряду значений; Isec - массив значений временного ряда показателя доходности отраслевого индекса.
Rspec ~ VVaR spec ) Rsec ,
где Ispec~ массив значенийвременного ряда показателя доходности акций компании. Рассмотрим динамш^премии за отраслевой риск в разрезе ведущих секторов российской промышленности (рис. 3).
Для удобства анализа отраслевой риск предлагаем рассматривать как сумму среднероссийского
2010
2011
Рис. 3. Динамика премии за отраслевой риск в разрезе основных секторов российской промышленности в 2007-2011 гг
Динамика премии за отраслевой риск в 2007-2011 гг., %
Отраслевая надбавка к среднему уровню риска средний уровень риска
Год Нефть Телекоммуни- Металл и горная Машино- Электроэнерге-
и газ кации добыча строение тика
2007 0,0 —0,7 0,2 —0,6 1,1 2,14
2008 1,0 —1,1 1,5 0,1 —1,5 4,08
2009 0,2 —1,8 0,2 —1,6 3,1 3,28
2010 -0,3 —1,0 1,3 —0,5 0,5 2,47
2011 0,2 —1,0 1,9 —0,8 —0,3 3,40
риска ведения бизнеса и отраслевой надбавки (см. таблицу). Если первая часть надбавки отражает среднероссийские риски инвесторов, то вторая -. те риски, которые определяются событиями в секторе экономики (в том числе реформирование, изменение государственной поддержки и ценовой политики, степень монополизации и т. п.).
По результатам проведенного анализа авторами настоящей статьи были сделаны следующие выводы:
1) динамика среднероссийского уровня инвестиционного риска колебалась в пределах от 2 до 4 %;
2) в рассматриваемом периоде (2007—2011 гг.) инвестиционный риск вложений в сектор телекоммуникаций и машиностроения был ниже среднероссийского уровня, что связано с высоким уровнем государственной гарантированной поддержки стабильного развития этих секторов (в том числе за счет ценовой политики и кредитных гарантий для инвестиционных программ);
3) отраслевая рисковая надбавка за ведение бизнеса в электроэнергетике испытывала наибольшие колебания в 2007—2011 гг., в период активного реформирования этого сектора (реорганизационные процессы в компаниях сектора, в том числе связанные с их выходом на IPO), а также в связи с риском изменения цен на
Рис. 4. Динамика рисковой ставки компании энергетического сектора в 2005—2011 гг.
сырье;
4) отраслевая надбавка при ведении бизнеса в сырьевых секторах экономики (нефть, газ, металлургия и горная добыча) объясняется колебанием цен на готовую продукцию - сырьевые ресурсы.
Имея представление об уровне и динамике безрисковой ставки, а также о среднероссийском и отраслевом уровне рисковой надбавки, можно перейти на следующий уровень композиции - к непосредственному анализу рисков конкретной компании. Рассмотрим динамику структуры рисковой ставки для энергетической компании (генерирующая компания) на 6-летнем временном промежутке (рис. 4 и 5).
Анализ рисковой ставки компании энергетического сектора позволяет сделать следующие выводы:
1) рисковая ставка анализируемой компании колебалась от 10 до 20 %, при этом каждый год она складывалась под влиянием факторов различной природы;
20%
2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
■ Премия за страновой риск □ Премия за региональный риск
■ Премия за отраслевой риск Ы Премия за специфический риск
56
финансы и кредит
2) влияние безрисковой ставки, призванной компенсировать инфляцию для собственников капитала компании, планомерно снижалось с 63 % (2005 г.) до 50 % (2011 г.);
3) бизнес компании представлен в регионах с невысоким уровнем риска (степень значимости факторов регионального риска колеблется от 0 до 5 %);
4) факторы отраслевого риска в наибольшей степени влияли на деятельность
100% 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0
2005 2006 2007
■ Премия за страновой риск □ Премия за отраслевой риск
2008 2009 2010
□ Премия за региональный риск
□ Премия за специфический риск
2011
Рис. 5. Динамика структуры рисковой ставки компании энергетического сектора
в 2005-2011 гг.
компании в период активного реформирования сектора (2007-2009 гг.). Начиная с 2007 г. влияние общеотраслевых рисков снижалось, заменяясь факторами специфического риска бизнеса, связанного с характером управления активами компании.
Реформирование энергетического сектора существенно повлияло на перераспределение степени влияния факторов риска. Структура рисковой ставки в 2011 г. характеризуется меньшей устойчивостью по сравнению с 2005 г.: в долевом выражении неопределенность возросла с 37 до 50 %. При этом следует отметить, что для устойчивой динамической системы этот показатель не должен превышать 38,2 %.
Подводя итог ранее сказанному, можно утверждать, что предлагаемая авторами методика количественного анализа структуры рисковой ставки, основанная на комбинации кумулятивного подхода к построению рисковой ставки, экспертного индексного метода, а также методов количественного измерения риска (Value-at-Risk), позволяет: 1) оценить количественно структуру и динамику отдельных составляющих рисковой ставки
компании с привязкой к различным группам факторов риска (отраслевых, региональных, инвестиционных и т. п.);
2) на основе количественной оценки составить ранжирование групп факторов риска по степени их влияния на стоимость компании;
3) количественно оценить эффект от реализации тех или иных мероприятий риск-менеджмента. Предлагаемая методика позволяет не только
осуществлять эффективный риск-менеджмент в конкретной компании, но и может стать базой для дальнейших исследований риска отраслей и региональных рисков, в том числе в целях сравнительного отраслевого и регионального анализа.
Список литературы
1. Гинзбург М.Ю., Кокин А. С., Агеев А. А. Проблемы определения ставки дисконтирования для различных направлений деятельности предприятия // Вестник Нижегородского государственного университета им. Н. И. Лобачевского. 2009. № 2. C. 166-169.
2. Инвестиционный рейтинг российских регионов. Рейтинговое агентство «Эксперт РА». URL: http://raexpert. ru/ratings/regions.
