CC BY-NC-ND
192
о
CN
CL
О
го
ш
о
современные исследования особенностей применения метода рыночных сравнений на развитых и развивающихся рынках
Данилов Е.В.1, Ибрагимова Х.К.2, Нестеренко Е.А.3, Улугова А.Э.4, Чалов И.А.5
Метод рыночных сравнений заключается в сопоставлении рыночных цен акций компаний-аналогов и фактически достигнутых финансовых результатов. Несмотря на то что данный метод представляет собой достаточно простой подход к оценке стоимости компании по сравнению с доходным подходом, в процессе его применения возникает ряд вопросов, касающихся корректности выбора тех или иных мультипликаторов, точности полученной оценки, факторов межстрановых различий и корректировок, которые следует применять к выбранным мультипликаторам. с целью обобщения существующих подходов, а также особенностей исследований на развитых и развивающихся рынках в статье представлен обзор литературы по данной тематике.
ИЬ: G32
ключевые слова: метод рыночных сравнений, мультипликаторы, сравнительный подход, развивающиеся рынки капитала, выбор мультипликаторов
Основной проблемой при оценке рыночной стоимости компании является обоснование адекватности выбранной методологии с учетом особенностей функционирования компании и н внешней конъюнктуры рынка, что является важным как с практической, так и с теоретической
о
^ точки зрения. Метод рыночных сравнений предполагает оценку капитала компании посредством выбора аналогичных компаний, что порождает необходимость наличия сформированного рынка с функционирующими сходными компаниями. отсюда вытекает ряд сложностей данного метода, который приводит к необходимости более глубокого анализа.
©
> с
<
помимо существования различных подходов к применению сравнительного подхода в
исследованиях выделяется большое количество потенциальных факторов, влияющих на различия
X мультипликаторов в разных странах, в силу чего возникает вопрос выбора корректировок для
qj CJ применения к показателям компаний с разных рынков, ввиду того что не существует абсолютно
идентичных компаний даже в рамках одного рынка. Кроме того, понимание драйверов и
^ ^ детерминант применяемых мультипликаторов позволяет проводить более качественную оценку
ш стоимости компании, а также принимать решения о выборе компаний-аналогов. Еще одной
составной частью данного подхода является последующий анализ точности отражения оценки
r\ U посредством выбранных мультипликаторов и соответственно минимизация данной погрешности.
В научной литературе существует множество подходов и методов, разработанных с целью более
корректного отражения данных особенностей в стоимости, адекватно отражающей реальное
_Q ll финансовое положение компании и ее стоимость. В статье предпринята попытка обобщения
Т ш современных исследований в этой области, на основе которой проведен анализ отличительных
^ << характеристик компании и рынка, которые необходимо учитывать при оценке бизнеса методом сс
мультипликаторов.
ь 2
rv q Анализ точности оценки стоимости компании
О и с помощью мультипликаторов
I— ш
'— О В большинстве работ для анализа точности оценки стоимости компании с помощью
_ ^ мультипликаторов и выбора между различными мультипликаторами используются регрессии
^ стоимости акций компаний от различных показателей, которые используются в качестве
^ знаменателей в мультипликаторах (value drivers):
о 1. Магистр программы «стратегическое управление финансами фирмы» НИу ВшЭ.
2. Магистр программы «стратегическое управление финансами фирмы» НИу ВшЭ.
3. Магистр программы «стратегическое управление финансами фирмы» НИу ВшЭ.
4. стажер-исследователь научно-учебной лаборатории корпоративных финансов, магистр программы «стратегическое управление финансами фирмы» НИу ВшЭ.
5. Магистр программы «стратегическое управление финансами фирмы» НИу ВшЭ.
о
CN
@
Н
О CN
сл ш сс
ш ¡ _Q LL
plt = ßxit +ей (1)
pit - мультипликатор i-й фирмы в период t; xlt - вектор переменных, влияющих на мультипликаторы.
Далее оцениваются остатки данных регрессий, которые и рассматриваются в качестве ошибок предсказания мультипликатора. Кроме остатков, в некоторых работах анализируется абсолютная величина разницы между предсказанными и фактическими ценами акций по отношению к цене (Park, 2003), а также тестом Уилкоксона (Herrmann and Richter, 2003).
В ряде работ анализируется выбор способа усреднения мультипликатора:
1. Среднее арифметическое в целом хуже предсказывает фактические стоимости акций. Кроме того, эта оценка обычно переоценивает фактические значения (Shreiner, 2007). Антониос (Antonios, 2011) пришел к выводу, что среднее арифметическое обычно дает смещенную вниз оценку, так как выбросы в меньшую сторону оказывают большее влияние на итоговую оценку.
2. Медиана обычно дает смещенную вверх оценку (Antonios, 2011). В целом же дает более точные результаты в сравнении со средним арифметическим. При оценке собственного капитала медиана лучше описывает цены в сравнении с гармоническим средним (Deng, 2009). И медиана, и среднее арифметическое по результатам Антониоса (Antonios, 2011) оценивают стоимость акции с одинаковой ошибкой в случае рассмотрения балансовых показателей.
.0
CL
0
го
Ш -
«jo 3. Гармоническая средняя лучше предсказывает мультипликаторы со стоимостью
OIñ компании (EV) в числителе. Она менее подвержена влиянию выбросов в сравнении со
^ средним арифметическим. В среднем оценивает точнее, чем медиана (Liu et al., 2002;
> Beatty et al., 1999).
15
m 4. Также могут использоваться комбинации различных средних, геометрические средние,
мода и др., но они в большей степени подвержены влияния выбросов.
"ñ х
Нг U При выборе между историческими и прогнозными мультипликаторами авторы также ^ ^ используют представленную методологию. Исторические показатели в сравнении с прогнозными характеризуются большей волатильностью, что не может не влиять на результаты оценивания (Liu, Nissim, 2000). Драгос (Dragos, 2009) пришел к выводу о том, что прогнозные мультипликаторы описывают стоимость лучше (Shreiner, 2007; Liu et al., 1999; U Dragos, 2009). Однако при оценке прогнозных мультипликаторов существуют сложности с методологией и возможностью прогнозирования.
В отраслевом разрезе также существуют различия при выборе мультипликаторов для оценки стоимости компаний. Большинство исследователей приходят к выводу о том, что X ш отраслевые регрессии более точны, однако Сегал (Sehgal, 2010) получил противополож-^ ^ ный результата: возможное объяснение состоит в том, что рыночные выборки больше от-^ q раслевых, поэтому позволяют получить более устойчивые оценки. Для отдельных отраслей ^ существует целый ряд различных результатов, например, для всех отраслей, кроме фарма-
П q цевтики, EBITDA (операционная прибыль до вычета амортизации) дает меньшие ошибки Q ^ в сравнении с EBIT (прибыль до процентов и налогов), или отношение цены к денежным
1 q потокам лучше описывает стоимость в текстильной отрасли, пищевой промышленности, а
^ _i также для радио, телевидения и коммуникаций. Отраслевая принадлежность имеет значение
О при выборе натуральных мультипликаторов, так как натуральные показатели специфичны по
^ ^ отношению к отрасли: так, например, при оценке интернет-компаний в отсутствие доходов
3 используются мультипликаторы с количеством пользователей или количеством загрузок с О сайта в зависимости от специфики сайтов.
стадия жизненного цикла также должна приниматься во внимание при выборе мультипликаторов. применение мультипликатора для аналогов, которые, например, растут меньшими темпами, дают смещенные результаты, так как не принимаются во внимание
_0
CL
О
го
ш О
перспективы оцениваемой компании. В таких случаях возможно применение более сложных мультипликаторов, например (P/E)/g (скорректированная на ожидаемый темп роста мультипликатор цена-прибыль), однако такого рода коэффициенты также дают смещенные результаты, но уже в сторону увеличения, если компания растет большими темпами в сравнении с аналогами. Также необходимо осторожно подходить к выбору мультипликаторов для убыточных компаний, которые находятся либо на ранних стадиях жизненного цикла, либо в периоде упадка: в данном случае лучше использовать балансовые показатели или выручку (Deng, 2009).
Нередко исследователи и аналитики предлагают использовать комбинацию взвешенных мультипликаторов: взвешивание исторических и прогнозных показателей, взвешивание различных типов средних, различных типов мультипликаторов и пр. Взвешивание лучше применять для таких отраслей, как нефть и газ, здравоохранение, банки. Для индустриальных ^ товаров, услуг, отрасли телекоммуникаций лучше использовать отдельные мультипликаторы (Shreiner, 2007). В целом лучшей предсказательной силой характеризуется комбинация мультипликаторов, базирующихся на балансовых показателей и показателях из отчета о прибылях и убытках (Harbula, 2009).
В работе Сегала 2010 года (Seghal, 2010) анализируется выбор мультипликатора в зависимости от страны. Так, для Индии, Китая и Южной Кореи лучше использовать балансовые мультипликаторы, а для Бразилии и ЮАР - чистую прибыль на акцию. Также по странам комбинация мультипликаторов не дает лучшие результаты в сравнении с отдельными показателями.
х
©
> 1=
Детерминанты мультипликаторов
Данная часть обзора посвящена оценке мультипликаторов с точки зрения основных драйверов. Эконометрический анализ предоставляет исследователю богатый арсенал всевозможных £ инструментов для выявления зависимости между переменными, однако использование каждого инструмента должно быть адекватно целям исследования. Определение детерминантов — х мультипликаторов во многом нужно для того, чтобы выявить переменные, по которым можно qj искать наиболее подходящие компании-аналоги для оценки. В этом случае функциональная
-I- << форма зависимости или любые другие сложные модели не несут в себе смысловой нагрузки: ^ ^ достаточно понять, как воздействуют драйверы на те или иные мультипликаторы (линейно, с каким знаком), чтобы подбирать аналоги. На наш взгляд, это одна из причин, по которым в большинстве работ авторы ограничиваются линейным МНК для выявления детерминантов U мультипликаторов.
Именно поэтому акцент в этой части обзора сделан не на методах, а на самих полученных результатах. Стоит отметить, что большинство исследований посвящено изучению детерминантов трех показателей: P/E, P/B (соотношение рыночной капитализации и балансовой стоимости собственного капитала) и группе показателей, связанных со стоимостью компании - в частности, EV/S (отношение стоимость компании к выручке компании). О Безусловно, существуют работы, изучающие другие мультипликаторы, но их гораздо ^ меньше, что послужило причиной для ограничения нашего исследования вышеупомянутыми
^ О тремя мультипликаторами: на их основе можно продемонстрировать все разнообразие детерминантов.
_Q LL
CD <С
^ сс
О
и
_ О На основе рассмотренных статей был получен вывод, что одними из основных драйверов
I
О
^ для разных типов мультипликаторов служат показатели ROE (бухгалтерская доходность
2 собственного капитала) и темп роста (выручки). Безусловно, так же можно выделить се
^ переменную дивидендов, но к ней мы вернемся позднее.
О В различных работах показано, что ROE может воздействовать как на P/E, так и на P/B, при этом в положительную сторону: увеличение первой переменной приводит к увеличению второй/третьей соответственно. Следует отметить, что эта взаимосвязь прослеживается как на развитых рынках (S&P, Branch et al., 2001; Fairfield, 1994), так и на развивающихся (Tehran, Faezinia, 2012). На мультипликаторы может воздействовать не только сам показатель ROE, но
_0 о.
О
го
ш О
о
CN
S о
с
CL
О ^
@
m и о
CN CN
_Q
U
_Q CE
2 О
CL
О
и
СС <
ш со ш сс
ш
и <
< СС
О
(X
сс
о
и
о
_I
<
сс ZD
о
и ожидания относительно его будущих значений (на P/B) (Billing, Morton, 1999). Положительный знак может быть объяснен увеличением доли дивидендов, выплачиваемых компанией, и, как следствие, повышением цены акций.
Второй из выделенных в основные детерминанты показателей (темп роста выручки) положительно воздействует не только на вышеуказанные мультипликаторы, но и на мультипликаторы, связанные со стоимостью компании, в частности - на EV/S. Эта взаимосвязь прослеживается как на развитых, так и развивающихся рынках: S&P (Branch et al., 2001) на P/B; Тегеранская фондовая биржа в 2005-2011 годах (Faezinia, 2012), S&P500 (Fairfield, 1994), 21 развивающийся рынок (Ramcharran, 2002) на P/E; 190 корейских IPO (Kim, Ritter, 1999) на EV/S. Влияние темпа роста на мультипликаторы тоже вполне очевидно: больший рост напрямую увеличивает стоимость акций через дивиденды.
Что касается прочих возможных детерминантов мультипликаторов (размер компании (Anderson, Brooks, 2005), финансовый рычаг (Faezinia, 2012), доходность активов (Loughran, Wellman, 2010), объем инвестиций (Loughran, Wellman, 2010)), то в большинстве статей их воздействие на мультипликаторы также является положительным и присущим как развитым, так и развивающимся рынкам.
Дивиденды положительно влияют на P/B по данным компаний S&P500 (Branch et al., 2001) и Сингапурской фондовой биржи (Agrawal et al.. 1995); на P/E - Стамбульская фондовая биржа (Funda, 2010). Стоит отметить, что в работе Фаезиниа (Faezinia, 2012) зависимость между дивидендами и P/E оказалась отрицательной. Автор аргументирует это тем, что выплата больших дивидендов уменьшает темп роста компании.
Наконец, согласно исследованию Арури и Лиу (Arouri, Liu, 2008), по котирующимся на китайской бирже компаниям в период с 2006 по 2007 год взаимосвязь между P/E и фундаментальными факторами может отсутствовать, и дисперсия P/E может быть объяснена спекулятивным спросом на акции.
таким образом, в данной части работы были изучены основные детерминанты трех наиболее часто анализируемых мультипликаторов - P/E, P/B, EV/S. Результаты, полученные авторами статей, были показаны отдельно для каждого детерминанта. Следует отметить, что другая форма представления может оказаться не менее наглядной - ниже представлены основные детерминанты для каждого мультипликатора.
Таблица 1
Детерминанты мультипликатора P/B
Показатель Эффект Статья Выборка Период
ROE + Бранч и др., 2001 (Branch et al., 2001) S&P 500 1979-2000
+ Фэрфилд, 1994 (Fairfield, 1994) S&P 500 1970-1984
Ожидаемое значение ROE + Биллингс, Мортон, 1999 (Billings, Morton, 1999) Данные из Compustat 1981-1996
Темп роста выручки + Бранч и др., 2001 (Branch et al., 2001) S&P 500 1979-2000
Дивиденды + Агравал и др. (Agrawal et al., 1995) Сингапур, компании из индекса OCBC 1975-1988
+ Бранч и др., 2001 (Branch et al., 2001) S&P 500 1979-2000
Таблица 2
Детерминанты мультипликатора P/E
Показатель Эффект Статья Выборка Период
ROE + Фаэциниа, 2012 (Faezinia, 2012) Тегеранская фондовая биржа 2005-2011
Темп роста выручки + Фаэциниа, 2012 (Faezinia, 2012) Тегеранская фондовая биржа 2005-2011
+ Фэрфилд, 1994 (Fairfield, 1994) S&P 500 1970-1984
+ Рамшаран, 2002 (Ramcharran, 2002) Данные по 21 развивающейся стране 1992-1999
Дивиденды - Фаэциниа, 2012 (Faezinia, 2012) Тегеранская фондовая биржа 2005-2011
+ Фанда, 2010 (Funda, 2010) Стамбульская фондовая биржа 2000-2009
Размер компании + Андерсон, Брукс, 2005 (Anderson, Brooks, 2005) Данные по Великобритании 1975-2003
Финансовый рычаг + Фаэциниа, 2012 (Faezinia, 2012) Тегеранская фондовая биржа 2005-2011
Спекулятивный мотив + Арури, Лью,2008 (Arouri, Liu, 2008) Китайская фондовая биржа 2006-2007
Таблица 3
Детерминанты мультипликатора EV/S
Показатель Эффект Статья Выборка Период
Темп роста выручки + Ким, Риттер, 1999 (Kim, Ritter, 1999) 190 IPO в Корее 1992-1993
ROA (бухгалтерская доходность совокупных активов) + Лафран, Веллман, 2010 (Loughran, Wellman, 2010) NYSE, Amex, Nasdaq 1963-2009
Инвестиции + Лафран, Веллман, 2010 (Loughran, Wellman, 2010) NYSE, Amex, Nasdaq 1963-2009
Q_
О
о
_i
<
сс ZD О
критерии выбора аналогов
Чтобы качественно подобрать аналогичные компании, нужно понять, по каким показателям их выбирать. Так как на мультипликаторы влияет определенный набор факторов, то можно предположить, что данные показатели будут выступать в качестве критериев для выбора аналогичных компаний. В данном контексте рассматриваются две проблемы: типы критериев выбора и оптимальное количество компаний-аналогов в выборке.
Большинство работ опирается на базовые исследования Алфорда (Alford, 1992) и Бойрая и Ли (Bhojraj & Lee, 2002). Алфорд (Alford, 1992) выделяет несколько критериев выбора в дополнение к отраслевому отбору и показывает, что только отраслевой критерий, в отличие от других, не дает наилучших результатов. Бойрай и Ли (Bhojraj & Lee, 2002) иллюстрируют
_0
о
CN
сл ш сс
CL
О
о
подход с точки зрения дополнительных факторов отбора через так называемые warranted-мультипликаторы, которые строятся как оценки по регрессиям от фундаментальных показателей (в том числе расходы на R&D/Sales (соотношение затрат на НИОКР и выручки), уровень долга и прогнозы роста).
Однако в данной части обзора предполагается рассмотрение работ, продолжающих базовые исследования. среди критериев, которые не встречались в отобранных академических статьях, но о которых говорится при оценке по сравнительному методу, можно выделить временной критерий (в большей степени о нем следует говорить при оценке по сделкам) и уровень корпоративного управления.
В работах, рассмотренных в этом разделе, условно рассматриваются три типа критериев отбора компании - фактор рынка, отраслевой фактор и фундаментальные характеристики компаний.
Первый критерий, который необходимо учитывать при выборе компаний-аналогов, - это ^^ ш рынок присутствия целевой группы. В многочисленных работах (Dittmann &Weiner, 2005, Cheng and McNamara, 2000 и Liu et al., 2002) рассматривается проблема выбора между рын-
Ofj ком только данной страны или присутствием компаний из разных стран. Коллер и соавторы ° (Koller et al., 2010) говорят о том, что присутствие компаний в одном регионе позволяет ут-_ ^ о верждать, что компании подвергаются одним и тем же институциональным рискам (нало-flj © говые особенности). Также в диссертации Шрайнера (Schreiner, 2007) отмечается, что при о поиске аналогов только с внутреннего рынка позволяет сделать выборку более однородной, LaJ ^ так как обычно основные конкуренты оцениваемых (закрытых) компаний присутствуют в данном регионе и подпадают под те же риски. Ченг и Макнамара (Cheng and McNamara, TL 2000) тестируют качество полученных оценок стоимости по различным критериям отбора ^ компаний-аналогов, и метод сортировки по «рынку» не очень хорошо оценивает стоимость | компании. Одной из целей работы Дитманна и Уайнера (Dittmann & Weiner, 2005) является определение необходимости выбора компании только из данного региона или стран ОЭСР. Они приходят к выводу, что для оценки компании практически из всех стран Континенталь-U ной Европы можно выбирать аналоги из всего региона или даже из всех стран ОЭСР. При ^ ^ этом выбор из Европейского региона возможен только при избегании ошибок более 300% по их методу. С другой стороны, они приходят к выводу, что для Великобритании, Ирландии и США компании-аналоги можно брать только с данного рынка. При тестировании качества критерия отрасль против рынка Лиу и др. (Liu et al., 2002) утверждают, что отбор по второму
1-й
U критерию всегда хуже.
^ Также при выборе компаний-аналогов важен критерий «отрасль». Однако авторы спорят о
том, что традиционный метод отбора по классификации SIC приводит к смещенным и менее
качественным результатам (Liu et al., 2002). Поэтому в работе Шрайнера (Schreiner, 2007) есть
X ш ссылки на Еберхарта (Eberhart, 2004) и Бойрая, Ли и Олера (Bhojraj, Lee & Oler, 2003), кото-
^ ^ рые сравнивают различные системы классификаций отраслей при отборе схожих компаний.
р О К примеру, Еберхарт (Eberhart, 2004) приходит к выводу, что Индустриальный классификатор
Доу Джонса (Dow Jones industry codes) наилучшим образом отражает принадлежность той
П q или иной компании к отрасли оцениваемого объекта. Хотя применение специфических от-
Q ^ раслевых классификаций может привести к неточным оценкам ( Minjina, 2009). ■- LL_
О Еще одна группа работ касается прежде всего сравнения различных методов отбора компаний ^ для оценки. Авторы (Koller et al., 2010) отмечают, что если компания присутствует в одной ^ отрасли с аналогами, то риск примерно одинаков, но существует разница в темпах роста ^ (особенно долгосрочного) и доходности на инвестированный капитал, что может потребовать корректировок при отборе на данные показатели. Коллер и соавторы (Koller et al., 2010) также добавляют, что аналоги должны быть похожими по дистрибутивным каналам и методам производства - это позволит привести к примерно одинаковому росту и доходности. Далее Лиу и соавторы (Liu et al., 2002) добавляют к критериям Алфорда (Alford, 1992) еще один показатель риска - структуру капитала, однако это не приводит к улучшению качества
о
CN
> 1=
подобранных аналогов. Показатели доходности сравниваются с отбором по отрасли в различных работах (Dittmann & Weiner, 2005; Cheng and McNamara, 2000; Minjina, 2009) заключает, что ROE как показатель доходности и отрасль влияют на точность мультипликаторов и в зависимости от необходимости следует выбирать разную методику отбора. Дитман и Уайнер (Dittmann & Weiner, 2005) проводят такой же анализ критериев, как и у Алфорда (Alford, 1992), и делают заключение, что показатель размера (TA) как критерий отбора хуже остальных (что соответствует ранее сделанным выводам). В данном случае показатель доходности (ROA) наилучший для всех стран выборки, вторым по значимости является отбор на основе доходности активов и размера активов. В данном случае для всех стран отбор аналогов по отрасли является субоптимальным. Херрманн и Рихтер (Herrmann and Richter, 2003) изучили важность критерия фундаментальных факторов (долгосрочный рост, ROE) при выборе пула аналогов. Авторы выявили следующую взаимосвязь: при выборе аналогов по критериям f\ i фундаментальных переменных качество выборки получается достаточно высоким, а добав-I ление критерия отрасли не снижает ошибки при оценке с помощью мультипликаторов. Они лъ ® выяснили, что отрасль при учете фундаментальных факторов не содержит в себе каких-либо I специфических факторов, не учтенных ранее.
Og: Теперь перейдем к рассмотрению количества сравниваемых компаний, как одного из |= критериев отбора. Данный показатель важен, так как при использовании многочисленных критериев отбора можно получить пустое множество и не найти адекватного количества ® аналогов. Купер и Кордейро (Cooper & Cordeiro, 2008), рассматривая данную проблему, гово-
ШО рят о конфликте между теоретиками и практико-ориентированными исследователями. Если — теоретики исследуют большую выборку аналогов, то оценщики предпочитают использовать
Oíí наиболее близкие фирмы, что снижает оптимальное количество используемых для оценки ^ аналогов. В данной работе анализируется точность оценки компании при использовании пяти, десяти или всех компаний из отрасли в качестве аналогов. хотя использование всех компаний отрасли не требует специальных правил отбора (что снижает вероятность выбора непохожих компаний), это может в значительной мере сместить оценку. При выборе малого количества аналогов оценщик может потерять важную информацию в данной сфере. Авторы 2 приходят к выводу, что все компании отрасли и десять компаний в качестве аналогов одина-<< ковы с точки зрения точности будущей оценки. Малое количество аналогов (пять компаний) ^ снижает точность прогноза, однако данное уменьшение незначительно. В общем случае увеличение числа аналогов приводит к росту «шума» в данных, доступных для оценки. Практики, в отличие от теоретических работ, предпочитают применять меньшее количество (до Q CJ восьми) аналогов для оценки (Schreiner, 2007). Шрейнер ссылается на различных исследователей, управляющих хедж-фондов, инвестиционных банкиров, и отмечает, что идеальная ^ группа компаний-аналогов должна состоять из четырех-восьми фирм. Это позволит получить _Q LL оценки по действительно близким аналогам (особенно при применении нескольких мульти-X ш пликаторов), обеспечивая при этом достаточное количество наблюдения для получения оцен-CÜ 5 ки мультипликаторов. Коллер и соавторы (Koller et al., 2010) подтверждают необходимость S Q выбора в отрасли отдельных компаний (а их может быть около 20), так как отрасль может С^ включать в себя компании разных бизнес-моделей и производящих отличные от целевой ком-
сс
fV Q пании продукты. Следовательно, чем меньше группа аналогов, тем выше вероятность того,
О U что компании будут максимально близки по финансовым и операционным характеристикам
I— ^ к оцениваемой компании.
^ _i Таким образом, можно утверждать, что при отборе аналогов, скорее всего, необходимо
о < учитывать отраслевую принадлежность, рынок присутствия и один из фундаментальных
ос факторов, предложенных в исследованиях.
5 Причины несоответствия мультипликаторов в разных странах
Для выбора корректировок, которые следует применять к мультипликаторам, если рассматриваемые компании функционируют на разных рынках, необходимо выявить возможные причины их несоответствия в разных странах. Целесообразным является
-О U
сс
о
CN
определение трех подходов к анализу. Во-первых, это выявление различий мультипликаторов компаний, действующих на развитых и развивающихся рынках, во-вторых, сравнение мультипликаторов двух развитых рынков и наконец сопоставление мультипликаторов внутри развивающихся рынков.
С другой стороны, исследования можно классифицировать в зависимости от исследуемых факторов различий: анализ страновых рисков (Ramcharran, 2002; Zarowin, 1990; Erb et al., 1996; Harbula, 2009; Beaver and Morse, 1978; Harbula, 2009) и рассмотрение элементов корпоративного управления как детерминантов различий мультипликаторов (Black, 2001; Black, Love, Rachinsky, 2005; Black, Jang, Kim, 2006; Lehn, Patro, Zhao, 2007).
Эмпирические исследования, выявляющие влияние страновых рисков, главным образом сосредоточены на рассмотрении различий экономической и политической конъюнктуры 5 развитых и развивающихся рынков. Это можно объяснить наличием внутренних эффектов в ^■J ^ развивающихся странах, которым непосредственно подвержена стоимость соответствующего е мультипликатора. Можно выделить следующие страновые эффекты и риски, оказывающие Ь^У | воздействие на то, как инвесторы оценивают стоимость активов компании: экономическая
0| конъюнктура, налогообложение, правовые риски, инфляция, темпы роста экономики, ^ различия в процентных ставках, концентрация собственности, конкуренция, политические | риски, защита прав инвесторов и другие. Данные факторы оказывают воздействие на ^^^ У эффективность деятельности компании, а следовательно, и на стоимость мультипликаторов.
™ Несмотря на достаточно обширный ряд потенциальных факторов, а также ввиду сложности ^^^ ° их эмпирического тестирования, исследования в основном сосредоточены на рисках, которые могут быть количественно определенны. Например, Ерб и соавторы (Erb et al., 1996) на вы-
Оо! борки из 117 стран исследуют влияние следующих параметров страновых различий: полити-g ческие, экономические, финансовые риски и рейтинг страны на основе индексов International | Country Risk Guide (ICRG) и выявляют наиболее значимое влияние страновых кредитных m рейтингов на различия в мультипликаторах. Рамшарран (Ramcharran, 2002) продолжает данное исследование, эмпирически тестируя значимость роста прибыли и кредитного рейтин-П ^ га в межстрановых различиях мультипликатора P/E на развивающихся странах Латинской СС Америки, Азии, Европы и Африки и приходит к выводам о значимом влиянии ожидаемого X ш экономического роста и кредитного рейтинга (автор использует прогнозные значения данных ^ показателей базы Euromoney Country Risk). Заровин (Zarowin, 1990) помимо рассмотрения
X СС роста прибыли и риска в качестве определяющих факторов мультипликатора P/E в анализ вносит рассмотрение эффекта различий в учете с помощью нормализации EPS (прибыль на акцию) (Zarowin, 1990). Однако применение данного подхода позволяет объяснить не более 15% изменений мультипликатора. Еще одним исследованием выявления факторов межстрановых различий мультипликаторов является работа Харбулы (Harbula, 2009), анализирующая влияние темпа роста прибыли, выход к международным рынкам капитала, а также различия
I— в налогообложении. Несмотря на то что основным фактором является темп роста, также выси <i
—- явлено значимое влияние налоговых ставок практически на все рассматриваемые мультипли-
|_ О каторы.
С другой стороны, в ряде более поздних работ тестируются гипотезы о влиянии показателей л Qj качества корпоративного управления на значения мультипликаторов. Данная проблема более
,_ i_i_ присуща развивающимся рынкам: это объясняется тем, что данные рынки имеют более
О слабое нормативно-законодательного регулирования вопросов корпоративного управления. ^ Большинство исследований, анализирующих потенциальное эффект на стоимость фирм, ^ ^ функционирующих на развитых рынках, не находят значимого влияния, так как, например, ^ в США слабо наблюдаются различия в корпоративном управлении компаний ввиду их q существенного нормативного определения. Между тем для таких развивающихся рынков, ' как Россия и Корея, исследование данной взаимосвязи представляет больший интерес, что и тестируется во множестве работ (Black, 2001; Black, Love, Rachinsky, 2005; Black, Jang, Kim, 2006). В исследованиях на российских компаниях (Black, 2001; Black, Love, Rachinsky, 2005) авторы ранжируют компании в зависимости от уровня корпоративного управления, который
U
_Q LL
CL
О
о
CN
_0
CL
о
го
ш О
@
н о
CN
> 1=
определяется по четырем основным критериям: риск нарушения конфиденциальности, риск разводнения акций путем эмиссии прозрачности деятельности; риск вывода активов и трансфертного ценообразования, а также по некоторым другим рискам (разводнение акций в результате слияния или реструктуризации, риск банкротства, ограничения на долю иностранной собственности и другое). В целом выявлено значимое влияние уровня корпоративного управления в компании на стоимость ее мультипликаторов, однако существуют различия в значимости отдельных факторов. В исследовании корейских публичных компаний Блэк, Джанг, Ким (Black, Jang, Kim, 2006) рассматривают влияние общего индекса корпоративного управления корейских компаний - KCGI и также приходят к статистически значимому и устойчивому результату. Кроме того, авторы выявляют влияние на мультипликаторы доли количества независимых членов в совете директоров компании. Однако спорным является направление влияния мультипликаторов и уровня корпоративного управления компанией, то есть возникает вопрос причинно-следственной взаимосвязи, что и пытаются определить Лен, Патро, Жао (Lehn, Patro, Zhao, 2007). Авторы приходят к выводу о том, что уровень корпоративного управления в компании является результатом соответствующих значений мультипликаторов компании.
коррекция мультипликаторов на межстрановые различия
Для развивающихся рынков как количество, так и качество данных по сравнимым сделкам или торгуемым компаниям может быть неудовлетворительным для целей оценки. поэтому подбор аналогов для компаний на развивающихся рынках с развитых рынков является повсеместной мировой практикой. Согласно исследованию Перейро (Pereiro, 2006), уже к 2006 году 91% финансовых консультантов использовали мультипликаторы при оценке, причем 64% из них использовали межстрановые поправки. В некоторых приведенных ниже исследованиях авторам удавалось достигать почти 90% объясняющей способности, что также позволяет сделать m вывод об адекватности данной методологии. В литературе встречается три основных способа коррекции величины мультипликатора, полученного по компаниям-аналогам из развитого IE рынка для компании из развивающейся страны:
U сс 1. Коррекция на суверенный спред.
2. Умножение на относительный рыночный коэффициент.
ш
I ^ 3. Регрессионный подход.
Ö Метод суверенного спреда основывается на предположении о том, что разница в оценке стоимости компаний со схожими экономическими показателями на развитых и развивающихся рынках прямо пропорциональна разнице в рискованности деловой среды, в которой они существуют. При этом агрегированным параметром рискованности среды выбирается доходность государственных долговых ценных бумаг. расчет разницы в рисках Cft ^ деловых сред сводится к определению отношения доходностей между облигациями развитой СС и развивающейся стран, номинированных в одной валюте и имеющих одинаковый срок до погашения (Pereiro, 2006). При этом скорректированный мультипликатор получается в результате простого умножения мультипликатора, полученного для компаний с развитого рынка, на это соотношение. Основная трудность может возникнуть при отсутствии возможности адекватно оценить соотношение доходностей облигаций, например в случае недостаточного '— О количества торгуемых облигаций для разных сроков погашения.
Q Второй распространенный метод корректировки мультипликаторов - умножение на
^ относительный коэффициент, который отражает восприятие инвесторами рисков 3 развивающегося рынка. По сравнению с методом суверенного спреда это позволяет учитывать О некоторые ненаблюдаемые параметры (например, среднее качество корпоративного управления на рынке). Таким образом, полученные оценки должны быть более точными. Данный метод предполагает корректировку мультипликатора по компаниям-аналогам с развитых рынков на коэффициент, равный отношению средних (медианных) значений анализируемого мультипликатора по рынкам в целом. При этом наиболее точные оценки
ш I
_Q L-L-
0 СС
с^ о
О и
_0
о
CN
и
О
получаются при сравнении мультипликаторов по выборкам, ограниченным конкретной отраслью (Damodaran, 2009).
Наконец, самый распространенный метод корректировки мультипликаторов - построение регрессий. Этот метод позволяет наиболее точно учесть все возможные фундаментальные параметры, влияющие на значение корректировки. Как правило, за основу берется регрессия, которая включает в себя все основные фундаментальные параметры, присущие конкретному мультипликатору. Затем в данную регрессию добавляются различные прокси-переменные, характеризующие риск вложений в акции конкретной страны и перспективность роста экономики страны в целом. Типичный пример расчета регрессионной модели мультипликатора выглядит следующим образом:
т п (2)
Мет =а + ^АРп^, ] + Ъ № + Б
]=2 у=т+1
Dindustr j - отраслевая дамми-переменная, Y - вектор фундаментальных параметров, Mem - мультипликатор компании е в период t.
CL
Наиболее простой подход заключается в учете межстрановых различий путем внесения в регрессию страновой дамми-переменной (Ивашковская, Кузнецов, 2007; Damodaran, 2009).
ШО Однако этот метод таит в себе слишком много подводных камней, главный из которых - не— возможность учета разнонаправленных факторов и сложных взаимосвязей, поэтому прочие
О- авторы пытаются разложить величину корректировки на более мелкие составляющие. В ^ целом дополнительные переменные можно разделить на два типа - макроэкономические и > отражающие страновой риск. И хотя вторые по сути являются составной частью первых, их ей стоит выделить отдельно в силу особого значения, придаваемого им инвесторами.
Из макроэкономических параметров наиболее распространенным и значимым является П ^ темп прироста ВВП, номинальный или реальный, как оценка возможностей роста компаний СС в рамках данной экономики. Некоторые авторы используют более сложные методы учета X ш потенциала экономики, например Ерб с соавторами (Erb et al., 1996) предлагают использо-^ ^ вать рейтинги экономического роста. В книге по практической оценке Луиса и Перейро (Luis, X СС Pereiro, 2002) в случае оценки компаний методом сравнений на развивающихся рынках предлагается включить в регрессию реальную процентную ставку. Те же макроэкономические корректировки предлагает в своей статье о наиболее распространенных ошибках при оценке I , | < бизнеса и Дамодаран (Damodaran, 2009).
П ¡Х На величину корректировки могут также влиять такие макроэкономические факторы, как Т ш паритет покупательной способности, стадия экономического цикла, а также доходности по СП ^ кредитным дефолтным свопам. В статье Абуафа (Abuaf, 2011) автор проводит статистический анализ в межстрановом разрезе и показывает, что существует значимая взаимосвязь |— между средними значениями мультипликаторов, в частности, P/B и P/E, и доходностями по кредитным дефолтным свопам и темпами роста. Таким образом, автор делает вывод о необ-^ qj ходимости учета данных факторов при использовании для оценки компании мультипликато-__ |_|_ ров с других рынков, даже если оба рынка развитые. Что касается паритета покупательной
^ О
способности и стадии делового цикла, авторы не проводят численного тестирования этих
показателей и однозначно сделать вывод о необходимости таких корректировок на основе их ^ ^ работы нельзя.
сс
3 Второй и самый широко используемый блок корректировок включает в себя различные О прокси странового риска. Впрочем, внутри данного блока можно выделить два довольно ярко выраженных направления исследований - корректировки на уровень корпоративного управления и на страновой риск как таковой, выражающийся в спредах доходностей различного рода ценных бумаг.
о
CN
Одной из фундаментальных работ в данном блоке является статья Эрба (Erb et al., 1996), которая включает в себя оба направления. На выборке из 117 стран авторы показывают зависимость таких факторов, как EPS и P/B от четырех страновых рейтингов, взятых из Международного справочника страновых рисков (International Country Risk Guide) - политического, экономического, финансового и композитного. В другой статье (Ramcharan, 2002), рассматривающей отличные от работы Эрба страновые рейтинги, авторы проводили регрессию на панельных данных в присутствии лишь двух индексов в качестве контрольных переменных и также получили значимые коэффициенты. И хотя в этой работе объясняющая способность самих индексов в отдельности не превысила 10%, на основе полученных Рамшараном и Эрбом результатов можно сделать вывод, что полезные поправки можно получить и при корректировке других мультипликаторов на те же или похожие прокси.
из работ, направленных на изучение влияния корпоративного управления, можно выделить ^^^ ^ исследование Блэка (Black, 2002) по российскому рынку. Автор изучал зависимость дисконта I к мультипликаторам, рассчитанного одним из инвестиционных банков как соотношение теку-^^^ ^ щей и потенциальной капитализации компании, если бы она находилась в США, от рейтинга I корпоративного управления, составленного независимо другим агентством. В работе были
Og: получены значимые, однако плохо применимые результаты, в силу того что в выборку входи-|= ла лишь 21 компания. В целом автор делает вывод, что корпоративное управление действительно имеет сильное влияние на стоимость и может использоваться в качестве поправки для ® развивающихся рынков, но адекватное применение такого подхода требует большего объема ^^^ о данных, которыми на тот момент он просто не обладал.
^ Наконец, наиболее признанными и распространенными являются корректировки на страновой
OS риск, выраженный либо в спреде доходностей между государственными облигациями
g развивающейся страны и США (Pereiro, 2002; Damodaran, 2009), либо в спреде кредитно-де-
I фолтного свопа (CDS) (Damodaran, 2009; Abuaf, 2011). Причем в некоторых статьях утверж-
m дается, что включение в регрессию CDS спреда должно приводить к более точным оценкам, так как CDS более оперативно и адекватно оценивает страновой риск, в силу большей
П ^ ликвидности в сравнении с обычными государственными облигациями.
^ ^ С точки зрения минусов подбора компаний-аналогов с развитого рынка и последующей коррекции мультипликатора стоит отметить, что метод корректировки не всегда способен учесть специфические различия между компаниями-аналогами из разных стран. Так, например, различия в типичных структурах собственности, развитости институтов, U преобладающих типов инвесторов и пр. не всегда могут быть пойманы корректирующими показателями. В частности, корректировки на величину мультипликатора не способны учесть различия в бухгалтерском учете и зачастую неспособны учесть валютные риски, что П ЕЛ увеличивает предпочтительность доходного подхода при отсутствии компаний-аналогов на Т ш локальном рынке.
ей !<
S Q Заключение
В заключение хотелось бы еще раз перечислить основные моменты, которые необходимо ^ О учитывать при оценке бизнеса методом мультипликаторов. Во-первых, выбор мультипликатора О ^ для оценки должен происходить с учетом отрасли, в которой функционирует компания. При этом С Q для получения среднего показателя лучше использовать медиану или гармоническое среднее.
^ _i Во-вторых, при подборе компаний-аналогов необходимо учитывать ряд фундаментальных
О ^ факторов, таких как ROE, темп роста выручки, дивидендов, отраслевую принадлежность и т.д. Также необходимо соблюдать баланс при выборе количества компаний, которые попадают в финальную выборку, и вариацией ключевых факторов, так как чрезмерное увеличение выборки лишь добавит «шум» в оцениваемый параметр. Наконец, в случае оценки компании с развивающегося рынка может возникнуть ситуация, когда адекватные аналоги будут присутствовать лишь на развитых рынках. На этот случай существует ряд поправок в основном предполагающих проведение регрессионного анализа на фундаментальные макроэкономические и страновые переменные.
со ш сс
<
ZD
О
_0
о
CN
Список литературы
1. Кузнецов И.А. Оценка стоимости компании методом рыночных сравнений на развивающихся рынках капитала. Автореферат дисс. ... канд. наук. М., 2009.
2. Чиркова Е.В. Как оценить бизнес по аналогии. М.: Альпина Бизнес Букс, 2005.
3. Agrawal, S., Monem, R., Ariff, M. (1996), Price to Book Ratio as a Valuation Model: An Empirical Investigation, Finance India, 2(10) (1996) 333-344.
4. Alford, A. W. (1992), The effect of the set of comparable firms on the accuracy of the price-earnings valuation method, Journal of Accounting Research, 30 (1992) 94-108.
5. Anderson, K., Brooks, C. (2005), Decomposing the price-earnings ratio, Journal of Asset Management, 6(6) (2005) 456-469.
6. Arouri, M., Liu, C. (2008), Stock craze: an empirical analysis of PER in Chinese equity market, Economics Bulletin, 1(14) (2008) 1-17.
_ в
^^ ^ 7. Damodaran, A. (2009), Volatility Rules: Valuing Emerging Market Companies, Stern School
CO of Business.
ГЛ £ 8. Sanjeev, B., and Lee C., (2002), Who is my peer? A valuation-based approach to the selec-
tion of comparable firms, Journal of Accounting Research, 40 (2002) 407-439.
0
^^^ 9. Billings, B., Morton, R. (2001), Book-to-Market Components, Future Security Returns, and
Errors in Expected Future Earnings, Journal of Accounting Research, 39(2) (2001) 197-219.
10. Branch, B., Sharma, A., Gale, B., Chichirau, C., Proy, J. (2009), A Price To Book Model Of ^^ ~ Stock Prices, Retrieved, URL: http://www.westga.edu/~bquest/2005/model.pdf.
^ 11. Black, B. (2001), The Corporate Governance Behavior and Market Value of Russian Firms,
1 Emerging Markets Review, 2 (2001) 89-108.
_D
12. Black, B.S., Love, I., Rachinsky, A. (2006), Corporate governance and firms' market values: Time series evidence from Russia, Emerging Markets Review, 7(4) (2006) 361-379.
О ^
rr U 13. Black, B.S., Hasung J., Woochan K. (2006), Does Corporate Governance Affect Firms' Mar-
^ ^ ket Values? Evidence from Korea, Journal of Law, Economics, & Organization, forthcom-
ing, working paper. URL: at http://ssrn.com/abstract=311275.
14. Cooper, I., & Cordeiro, L. (2008). Optimal equity valuation using multiples: The number of comparable firms. Working Paper, SSRN.
15. Dittmann, I., & Weiner, C. (2005). Selecting comparables for the valuation of European , , i < firms. Working Paper, Collaborative Research Center, Humboldt University, Berlin.
~Л ¡Z 16. Erb, C. B., Harvey, C.R. and Viskanta, T.E., Political Risk, Economic Risk and Financial
T ш Risk (1996), Fuqua School of Business Working Paper No. 9606 (May 6).
CD 5
17. Faezinia, V. (2012), The Quantitative Study of Effective Factors on Price-Earnings Ratio in
S q Capital Market of Iran, Interdisciplinary, Journal of Contemporary Research in Business,
H- 10(3) (2012). CC
^ О 18. Fairfield, P. (1994), P/E, P/B and the Present Value of Future Dividends, Financial Analysts
O U Journal, 4(50) (1994) 23-31.
LQ
H
о
CN
со
Ш
cc
Ш
о
CL
о
O 19. Funda, S. (2010), An Empirical Investigation of the Relationship among P/E Ratio, Stock
—J Return and Dividend Yiels for Istanbul Stock Exchange, International Journal of Economics
and Finance Studies, 1(2) (2010).
(y
20. Harbula, PhD, ASA Valuation Multiples: Accuracy and Drivers Evidence from the European O Stock Market, 4(28) (2009).
21. Herrmann, Volker and Richter, F. (2003), Pricing with performance-controlled multiples, Schmalenbach Business Review, 55 (2003) 194-219.
22. Koller, T., Goedhart, M., Wessels, D. (2010), Valuation: Measuring and Managing the Value of Companies, 5th edition. Wiley, Hoboken, NJ.
o
CN
lû
O
H
o
CN
> 1=
23. Lehn, K., Patro. S., and Zhao, M. (2005), Governance Indices and Valuation Multiples: Which Causes Which? Working Paper, University of Pittsburgh.
24. Liu, J., Doron, N., Jacob, T. (2002), Equity valuation using multiples, Journal of Accounting Research, 40 (2002) 135-172.
25. Loughran, T., Wellman, J.W. (2010), New Evidence on the Relation between the Enterprise Multiple and Average Stock Returns, Journal of Financial and Quantitative Analysis, Dec 2011, Volume: 46 Issue: 6
26. Pereiro, L., Valuation of Companies in Emerging Markets: A Practical Approach, Hoboken, N.J., SUA: Wiley.
27. Minjina, D.I., Relative Performance of Valuation Using Multiples, Empirical Evidence on Bucharest Stock Exchange Review of Finance and Banking, December 2009, 1(1) (2009) 35-53.
- _D
-0
g 28. Abuaf, N., Valuing Emerging Market Equities - The Empirical Evidence / Pace University -
^^ 2 Lubin School of Business; Samuel Ramirez and Co., Journal of Applied Finance, 2 (2011).
Oj§ 29. Penman, S.H., Zhang X.-J., (2002), Modeling Sustainable Earnings and P/E Ratios with
| Financial Statement Analysis, Working Paper (Columbia University and University of
| California, Berkeley).
^^^ © 30. Pereiro, L. (2006), The Practice of Investment Valuation in Emerging Markets: Evidence
from Argentina, Journal of Multinational Financial Management, 16 (2006) 160-183.
31. Ramcharran, H., An empirical analysis of the determinants of the P/E ratio in emerging markets, Emerging Markets Review, 3 (2002) 165-178.
32. Schreiner, A. (2007), Equity Valuation Using Multiples: An Empirical Investigation, Academic Network, Roland Berger Strategy Consultants, Wiesbaden: DUV Gabler Edition Wissenschaft.
33. Zarowin, P. (1990), What Determines Earnings - Price Ratios: Revisited, Journal of
_Q rj Accounting, Auditing, and Finance, Summer (1990) 439-457.
LJ cc
_._ 34. Ramcharran, H (2002), An empirical analysis of the determinants of the P/E ratio in emerging
^ w markets, Emerging Markets Review, 2(3) (2002).
X cc
"V LU
e- %
m |
_Q LL
X LJJ
CQ !< cc
i- 0 CC
C^ O
O U
i— ^
SE 2
o <
o
o
CN
CL
Lû
O
H
o
CN
> 1=
LO LU CC
peculiarities of market approach application: recent research on developed and emerging markets
Danilov Eugeniy, Ibragimova Khazina, Nesterenko Eugeniya, Chalov Igor,
Masters ofprogram «Strategic management of corporate finance», NRU-HSE
Ulugova Aziza,
Intern investigator of Laboratory of Corporate Finance; Master ofprogram «Strategic management of corporate finance», NRU-HSE
JEL: G32
Key words: emerging capital markets, market approach, multiples selection
Abstract
Comparative valuation is based on the market prices of similar companies and actually obtained
0| financial results. Despite the fact that the method represents an approach which is quite easy to ^ implement compared to the income approach, there are still some issues to be kept in mind regarding _^ o applicability of a set of multiples, accuracy of valuation, inter-country features and adjustments to fij © be made.
An essential step in a correct and precise process of company's valuation from both the theoretical and practical points of view is making an adequate decision about methodology choice on the basis of allowances for company's features, market environment and economic situation. Comparative valuation is based on an analysis of several peer companies which implies existence of a
mature liquid market with a bunch of players giving wide scope for determining potential analogues. " Even partial violation of the basic assumption leads to a forthcoming of obstacles in using the method without detailed and complicated analysis.
-O 5 It is not only the problem of choosing the right approach to a group of multiples' definition to be faced, ^ ^ but also an issue of the right use of multiples: there is a group of potential factors which can affect the specifics of multiples for companies operating on the different markets. This raises the question about the need of adjusting financial variables for different countries as there are no absolutely identical markets and, thus, close analogues. Moreover, deep understanding of determinants and drivers of multiples enables researchers to evaluate a company in a more precise way through the w ^ choice of the most applicable similar firms. It is also worth mentioning that a process of valuation i i i includes not only a company's valuation but also a valuation quality control for further minimizing
^ — an error.
X w The practical complexity of comparative valuation application generates a bunch of methods and ^ < methodologies that can be implemented. This paper is dedicated to recent studies of comparative S q valuation through different elements of the theoretical framework including company features, ^ c^ market environment and country specifics.
CL O
O u References
i— LL-
1— O 1. Abuaf N. Valuing emerging market equities - The empirical evidence In: Samuel Ramirez
^ —i and Co., Pace University - Lubin School of Business. Journal of Applied Finance, 2011, 2.
O <
•V ^ 2. Agrawal S., Monem R., Ariff M. Price to book ratio as a valuation model: An empirical
fY*
investigation. Finance India, 1996, 2(10), pp. 333-344.
CD 3. Alford A. W. The effect of the set of comparable firms on the accuracy of the price-earnings
valuation method. Journal of Accounting Research, 1992, 30, pp. 94-108.
4. Anderson K., Brooks C. Decomposing the price-earnings ratio. Journal of Asset Management, 2005, 6(6), pp. 456-469.
5. Arouri M., Liu C. Stock craze: an empirical analysis of PER in Chinese equity market. Economics Bulletin, 2008, 1(14), pp. 1-17.
6. Billings B., Morton R. Book-to-market components, future security returns, and errors in expected future earnings. Journal of Accounting Research, 2001, 39(2), pp. 197-219.
7. Black B. The Corporate governance behavior and market value of Russian firms. Emerging Markets Review, 2001, 2, pp. 89-108.
8. Black B.S., Hasung J., Woochan K. Does corporate governance affect firms' market values? Evidence from Korea. Journal of Law, Economics, & Organization. Forthcoming, working paper, 2006. Available at: http://ssrn.com/abstract=311275.
9. Black B.S., Love I., Rachinsky A. Corporate governance and firms' market values: Time series evidence from Russia. Emerging Markets Review, 2006, 7(4), pp. 361-379.
< 10. Branch B., Sharma A., Gale B., Chichirau C., Proy J. A price to book model of stock prices,
2009. Retrieved. Available at: http://www.westga.edu/~bquest/2005/model.pdf.
11. Chirkova E.V. Kak otsenit' biznes po analogii [How to value business using comparables]. Moscow, Alpina Business Books, 2005.
12. Cooper I., Cordeiro L. Optimal equity valuation using multiples: The number of comparable firms. Working Paper, SSRN, 2008.
13. Damodaran A. Volatility rules: Valuing emerging market companies. Stern School of
o
CN
CL
O
co LÛ
O
@
o Business, 2009.
CN
> 1=
-û ó
LO LU
cc
e 2
m ¡
_û LJ_
<t cc
O
O u
=) o
14. Dittmann I., Weiner C. Selecting comparables for the valuation of European firms. Working Paper, Collaborative Research Center, Humboldt University, Berlin, 2005.
15. Erb C. B., Harvey C.R., Viskanta, T.E. Political Risk, Economic Risk and Financial Risk. Fuqua School of Business Working Paper No. 9606, May 6, 1996.
16. Faezinia V. The quantitative study of effective factors on price-earnings ratio in capital market of Iran. Interdisciplinary Journal of Contemporary Research in Business, 2012, 10(3).
(J cc 17. Fairfield P. P/E, P/B and the present value of future dividends. Financial Analysts Journal,
x < 1994, 4(50), pp. 23-31.
18. Funda S. An Empirical investigation of the relationship among P/E Ratio, stock return and dividend yiels for Istanbul Stock Exchange. International Journal of Economics and Finance Studies, 2010, 1(2).
19. Harbula PhD ASA valuation multiples: accuracy and drivers evidence from the European stock market, 2009, 4(28).
20. Herrmann Volker, Richter, F. Pricing with performance-controlled multiples.Schmalenbach -L w Business Review, 2003, 55, pp. 194-219.
CÜ <
cc 21. Koller T., Goedhart M., Wessels D. Valuation: measuring and managing the value of compa-
ct nies. 5th edition. Wiley, Hoboken, NJ, 2010.
22. Kuznetsov I.A. Otsenka stoimosti kompanii metodom rynochnykh sravnenii na razvivai-ushchikhsia rynkakh kapitala [Company valuation through comparables in emerging capital markets]. Avtoreferat diss. ... kand. nauk [Candidate of sci. diss.abstract]. Moscow, 2009.
n ^ 23. Lehn K., Patro S., Zhao M. Governance indices and valuation multiples: which causes
Q < which? Working Paper, University of Pittsburgh, 2005.
24. Liu J., Doron N., Jacob T. Equity valuation using multiples. Journal of Accounting Research, 2002, 40, pp. 135-172.
25. Loughran T., Wellman J.W. New Evidence on the relation between the enterprise multiple and average stock returns. Journal of Financial and Quantitative Analysis, Dec 2011, Volume 46, Issue 6.
26. Minjina D.I. Relative Performance of valuation using multiples, empirical evidence on Bucharest stock exchange. Review of Finance and Banking, December 2009, 1(1), pp. 3553.
27. Penman S.H., Zhang X.-J., Modeling Sustainable Earnings and P/E Ratios with Financial Statement Analysis. Working Paper, Columbia University and University of California, Berkeley, 2002.
28. Pereiro L. valuation of Companies in Emerging Markets: A Practical Approach. Hoboken, N.J., SUA: Wiley.
29. Pereiro, L. The Practice of investment valuation in emerging markets: Evidence from Argentina. Journal of Multinational Financial Management, 2006, 16, pp 160-183.
30. Ramcharran H An empirical analysis of the determinants of the P/E ratio in emerging markets. ^ | Emerging Markets Review, 2002, 2(3).
g 31. Ramcharran H. An empirical analysis of the determinants of the P/E ratio in emerging
markets. Emerging Markets Review, 2002, 3, pp. 165-178.
Oj§ 32. Sanjeev B., Lee C. Who is my peer? A valuation-based approach to the selection of comparable
firms. Journal of Accounting Research, 2002, 40, pp. 407-439.
o 33. Schreiner A. Equity Valuation Using Multiples: An Empirical Investigation. Academic
^^J © Network, Roland Berger Strategy Consultants. Wiesbaden, DUV Gabler Edition Wissenschaft,
2007.
o
CN
Lfi
O
H
o
CN
> 1=
-o ó
U
X<
LU
<f on X cc
"V LU
e 2
m ¡
_Q LL
X LJJ CQ !< cc
¡Z o
cc
C^ O
O u i— ^
SE °
ZD O
34. Zarowin P. What determines earnings - price ratios. Revisited, Journal of Accounting, Auditing, and Finance, Summer 1990, pp. 439-457.
