Инструменты адекватной оценки стоимости компании при реализации сделок по их слиянию и поглощению в современных условиях

УДК 338.124.4; 336

ИНСТРУМЕНТЫ АДЕКВАТНОЙ ОЦЕНКИ СТОИМОСТИ КОМПАНИИ ПРИ РЕАЛИЗАЦИИ СДЕЛОК ПО ИХ СЛИЯНИЮ И ПОГЛОЩЕНИЮ В СОВРЕМЕННЫХ УСЛОВИЯХ

В.В. Евсюков, И.В. Облаухова

Сложные условия функционирования российской экономики обострили проблему адекватной оценки стоимости компании при реализации сделок по их слиянию и поглощению. Эффективность традиционно применяемого при оценке стоимости компании инструментария в современных условиях существенно снизилась. В работе приведен сравнительный анализ эффективности классического метода формирования оценки стоимости компании и метода с использованием нейронных сетей.

Ключевые слова: оценка стоимости компании, метод дисконтированных денежных потоков, нейронная сеть, интеллектуальный анализ данных, моделирование.

Одной из основных проблем в сфере экономики является проблема адекватной оценки стоимости компании. Ее значимость обостряется в периоды экономического спада, что характерно, в том числе, и для российской экономики в настоящее время.

Особое значение проблема адекватной оценки стоимости компании приобретает в контексте усиливающейся тенденции к объединению предприятий посредством механизмов слияния и поглощения. Так, согласно данным информационного агентства AK&M [8], за десять месяцев 2015 года сумма сделок составила 2,08 трлн. руб., что на 12 % больше, чем за весь 2014 год (1,86 трлн. руб.). Причиной этому служит ухудшение финансового состояния отдельных предприятий вплоть до объявления процедуры банкротства (рис.1).

Основной задачей при совершении сделок по слиянию и поглощению является адекватная оценка стоимости компании, ориентированная на определение наиболее экономически выгодной для приобретателя стоимости сделки и снижение риска ее переоценки. Решение данной актуальной задачи сталкивается со многими трудностями, к которым, прежде всего, относится отсутствие общепризнанного метода (методики), обеспечивающего адекватную оценку стоимости компании в изменяющихся условиях рыночной среды и позволяющих оценить индивидуальные предпочтения участников относительно стоимости сделки. Перенос принятых в зарубежной практике методик в российскую действительность не обеспечивает достижение адекватных результатов анализа российских компаний. В связи с этим сохраняется актуальность проблемы разработки методик оценки компаний в процессе проведения сделок слияний и поглощений, отвечающих особенностям российской деловой практики.

Рис.1. Динамика сделок на российском рынке слияний и поглощений

по сумме, $ млрд

Выбор метода оценки стоимости компании. Анализ подходов, которые применяются при определении стоимости компании-цели в сделках слияний и поглощений различными авторами, в частности

A. Дамодараном, П. Гоханом, Ф.Ч. Эванмом и Д. Ч. Бишопом,

B.C. Валдайцевым, показал, что в большинстве случаев оценивается рыночная стоимость компании. При этом большинство авторов не выделяют инвестиционную стоимость либо не приводят четкого подхода к ее оценке.

Преимущества инвестиционной стоимости над рыночной отмечаются в диссертации Зухуровой Л.И. [1], в которой на основе концепции управления стоимостью разработан методический подход, предполагающий определение инвестиционной стоимости из стоимости объединенной компании, а не путем прямой оценки стоимости компании-цели. Однако необходимо иметь четкое экономическое и математическое обоснование в случае оценки индивидуальных предпочтений инвестора, чему мешает высокая степень неопределенности.

Решение по снижению уровня субъективизма оценки инвестиционной стоимости бизнеса при сделках слияния и поглощения рассмотрены в диссертации Алексеевой И.Е. [2], где в качестве основного инструмента повышения адекватности процедуры оценки использованы инновационные алгоритмы интеллектуальной поддержки принятия решений, позволяющие моделировать индивидуальные предпочтения участников сделки.

Инновационный подход к решению проблемы оценки стоимости компании при слияниях и поглощениях предложен в диссертации Тихомирова Д.В. [3], где имитационное моделирование использовано для учета

синергетического эффекта, характерного для сделок по слиянию и поглощению компаний.

Формирование адекватной оценки стоимости компании предполагает проведение глубокого экономического анализа факторов, влияющих на стоимость компании. Характерной особенностью текущей ситуации является сильная зависимость состояния всех российских компаний от внешних факторов, прежде всего внешнеполитических, повлекших за собой введение чувствительных экономических санкций. К основным внутренним факторам, влияющим на стоимость компании, традиционно относят показатели, отражающие результаты ее деятельности, включая:

- общую задолженность;

- свободный денежный поток;

- рыночную капитализацию;

- финансовый рычаг;

- рост продаж компании и др.

Распространенный методологический подход к оценке стоимости поглощаемой компании предполагает анализ данных сделок слияний и поглощений за длительный предыдущий период (несколько лет) с обоснованным выбором конкретного метода оценки стоимости компании, а следовательно, и сделки. Проведенные на этом этапе исследования позволяют построить прогнозную модель и сформировать на ее основе оценку стоимости компании.

Среди значительного множества подходов к оценке стоимости компаний выделяют три основных традиционных метода: метод оценки стоимости чистых активов (затратный подход), метод коэффициентов (сравнительный подход) и метод дисконтированных денежных потоков (доходный подход). Остальные методы оценки стоимости компаний характеризуются меньшей распространенностью в российской деловой практике.

Использование затратного подхода для оценки чистых активов имеет свои преимущества по двум причинам: во-первых, создается унифицированная система оценки чистых активов; во-вторых, устраняется ряд недостатков российской формы бухгалтерского баланса [5]. Однако, данный подход является достаточно проблематичным и неточным в российских условиях, главным образом за счет того, что затраты в итоге не всегда эквивалентны рыночной стоимости.

Сравнителъный подход определяет стоимость на основе цен, которые были уплачены за схожие объекты на соответствующем рынке [5]. Сложность этого метода заключается в определении схожих объектов и соответствующих рынков. В данном случае необходима экспертная оценка, которая может либо дорого стоить, либо может вовсе отсутствовать вследствие дефицита времени.

Оценка стоимости компании методом дисконтированных денежных потоков учитывает общие экономические тенденции развития страны,

отрасли и рынка, на которых работает оцениваемая компания [6]. В российской практике использование метода дисконтированных денежных потоков связано с двумя основными типами препятствий: отсутствием у большинства российских предприятий стабильной дивидендной истории, на основании которой можно было бы прогнозировать размер денежных выплат акционерам, и сложностью толкования российской бухгалтерской отчетности в целях прогнозирования денежных потоков. Второй тип сложностей можно преодолеть тремя путями: во-первых, путем использования финансовой отчетности, подготовленной в соответствии с западными стандартами учета; во-вторых, при анализе поглощаемой компании могут использоваться методики трансформации бухгалтерской отчетности; в-третьих, при анализе возможно моделирование денежных потоков, основанное на широком круге производственных и финансовых параметров.

Эти методы оценки стоимости компании целесообразнее применять в следующих ситуациях:

- если выбирается стратегия создания и роста компании, то есть смысл применять метод коэффициентов или стоимость компании-аналога, потому что такая оценка покажет минимальные первоначальные затраты;

- если у компании цель - поглотить или присоединить другую компанию, то целесообразнее воспользоваться методом дисконтированных потоков денежных средств, так как нам необходимо знать какой возможный доход в будущем нам принесет бизнес;

- если осуществляется стратегия ликвидации - то лучше применять метод оценки стоимости чистых активов, поскольку важно оценить остаточную стоимость бизнеса [6].

Выбранный для проведения сравнительного анализа представитель группы традиционных методов - метод дисконтированных денежных потоков дает адекватное представление о стоимости компании, однако и он не устраняет существенную неопределенность, обусловленную использованием прогнозных данных. Это обстоятельство предопределяет необходимость применения альтернативного метода оценки стоимости компании, использующего широкие потенциальные возможности методов интеллектуального анализа данных. В последние годы использование методов интеллектуального анализа данных при решении широкого круга задач в сфере экономики и финансов сформировало явный тренд в области методологических и инструментальных средств, способствующих повышению эффективности решаемых в условиях высокой неопределенности задач [2, 3, 4].

В данной работе приведены результаты сравнительного анализа двух подходов к оценке стоимости компании: распространенного в российской практике метода расчета дисконтированных денежных потоков -как типичного представителя группы классических методов, и метода на основе построения прогнозных оценок с использованием нейронной сети -как представителя группы методов интеллектуального анализа данных.

В качестве инструментальной поддержки указанных методов предлагается использование программных средств, поддерживающих возможности построения экономико-математических и нейросетевых моделей. Традиционным инструментом построения экономико-математических моделей является пакет Excel, широко используемый при статистическом анализе данных; он применен при расчете дисконтированных денежных потоков. При проведении исследований с нейросетевыми моделями применена аналитическая платформа Deductor, содержащая в своем составе широкий набор инструментов, включая мастер обработки Data Mining, используемый как инструмент интеллектуального анализа данных.

Моделирование процесса оценки стоимости компании на основе доходного подхода

Информационную базу проведенных исследований по формированию прогнозных оценок стоимости сделок по продаже конкретных компаний составили сведения о 102 сделках слияния и поглощения российских компаний за период с 2005 по 2014 гг. Данные взяты из базы Bloomberg [7], содержащей сведения о глобальных и национальных рынках капитала, о сделках с финансовыми активами, включая сделки с производными финансовыми инструментами.

Описание каждой сделки характеризуется 7 параметрами поглощаемой компании, приведенными в табл. 1.

Таблица 1

Параметры сделки слияний и поглощений компаний_

№п/п Имя Описание Ранг

1 Announced Value Стоимость сделки 10,01 - 3258,58 млн

2 Current Value Текущая стоимость компании 10,01 - 3446,64 млн

3 TOT_LIAB Общая задолженность компании 135,33 - 53024 млн

4 FCF_YIELD Свободный денежный поток компании -7,588 - 18,5186 млн

5 MKT_CAP Рыночная капитализация компании 159,4 - 67794,2 млн

6 FNCL_LVRG Финансовый рычаг компании 1,1605 - 11,3225

7 SALES_GROWTH Рост продаж компании -25,3186 - 58,5658 %

Важным моментом при проведении моделирования является определение длительности прогнозного периода. С одной стороны, длительный прогнозный период позволяет более точно обосновать полученную величину стоимости компании, но, с другой стороны, становится сложнее

спрогнозировать конкретные величины выручки, расходов, темпов инфляции, потоков денежных средств. В странах с развитой рыночной экономикой на практике прогнозный период для оценки стоимости компании может составлять от 5 до 10 лет в зависимости от конкретной цели оценки. В странах с переходной экономикой долгосрочное прогнозирование затруднительно, поэтому на практике допускается сокращение прогнозного периода до 3 лет.

Учитывая, что необходимо определить стоимость российской компании, то в условиях нестабильного состояния российской экономики, примем прогнозный период длительностью в 3 года (с 2015 по 2017 гг).

Для формирования оценки стоимости конкретной сделки использованы сведения о компании (табл.2), включающие, в том числе, показатель свободного денежного потока компании (РСБ), используемый при моделировании в качестве характеристики денежного потока.

Таблица 2

Параметры конкретной компании

Сиггеги Уа1ие =265 Годы БСР

ТОТПАВ =15,8905 2005 0,89

РСБУШЬО =1,33 2006 0,9

МКТС АР =15,001 2007 1,06

РЖХ_ЬУЫС =1,2 2008 1,1

8АЬЕ8_01Ю\УТН =10,67 2009 1,12

2010 1,19

2011 1,25

2012 1,3

2013 1,28

2014 1,33

Ставка дисконта / рассчитана с использованием показателя средневзвешенной стоимости капитала 1¥АСС, широко используемого при оценке необходимости инвестирования в ценные бумаги, проекты и дисконтировании ожидаемых доходов от инвестиций и измерении стоимости капитала компании:

1УАСС = К1 1 - Ь Ш + КеЩ где К1 - стоимость заемного капитала, %; Ш - доля привлеченного капитала; Ке- стоимость собственного капитала; %, М/е- доля собственного капитала; I - налог на прибыль 20 %.

Поскольку значение финансового рычага Ь Е — 1,2

и Ш + Ше = 1, то Ш 1 - Ш = 1,2, Ш =0,55, 1^е=0,45.

С учетом значения £=15.8905 определен показатель

£=15.8905/1,2=13.2421.

Стоимость собственного капитала равна его рентабельности в виде

FCF Е =1,33/13.2421*100 %=10.04 %

Стоимость заемного капитала определена как

FCF I, =1.33/15.8905=8.37 %.

Соответственно, вычислили значение WACC в виде

WACC=8.37*0.8*0.55+10.04*0.45=3.68+4.52=8.2 %.

Средний темп прироста денежного потока g определён на основании предоставленных ретроспективных данных:

g = (1,011+1,178+1,038+1,018+1,063+1,05+1,04+0,985+1,039)/9* 100 %,

100 %=104,69 %-100 %=4,69 %

Расчет значения коэффициента дисконтирования:

к = 1 1 + ШАСС п .

Расчет коэффициента капитализации:

К = ]¥АСС-д = 8.2 % - 4,69 % = 3.51 %.

Дисконтирование стоимости предприятия в постпрогнозный период выполняется на конец прогнозного периода.

Расчёт терминальной стоимости выполнен на основе модели Гордона, широко применяемой при оценке стоимости внебиржевых компаний, которую сложно оценить другими методами (табл.3).

Таблица 3

Результаты расчёта терминальной стоимости

Денежный поток последнего прогнозного периода 1.33

Темп прироста 4.69 %

Денежный поток первого постпрогнозного года 1.39

Коэффициент капитализации 3.51 %

Стоимость бизнеса в постпрогнозный период 39.6

Расчет стоимости бизнеса для ранее выбранной в качестве примера компании приведен в табл.4.

Таблица 4

Расчёт рыночной стоимости бизнеса

Годы БСБ В % к предыдущему году Ставка дисконта Коэффициент дисконтирования Текущая стоимость FCF

2005 0,89

0,9/0,89*100

2006 0,9 %= 101,1

2007 1,06 117,8

Факт 2008 1,1 103,8

2009 1,12 101,8

2010 1,19 106,3

2011 1,25 105

2012 1,3 104

2013 1,28 98,5

2014 1,33 103,9

2015 1,39 104,69 8,2 % 1/(1+0,082)^1=0.92 1.39*0.92=1.28

2016 1,46 104,69 8,2 % 1/(1+0.082)Л2=0.854 1.25

2017 1,53 104,69 8,2 % 1/(1+0.082)^3=0.789 1.21

Прогноз Тер- ми-

наль-ная 39.6 8.2 % 0.789 31.24

стои-

мость

Оценка стоимости компании, определённая методом дисконтирования денежных потоков, составила 312.4 млн руб.

Реальная стоимость проведенной сделки по покупке этой компании составила 200 млн руб.

Моделирование процесса оценки стоимости компании с использованием нейронной сети

Альтернативным традиционным методам оценки стоимости компаний при сделках по их слиянию и поглощению является подход с использованием нейронных сетей. Применение нейронных сетей с целью формирования прогнозных оценок предполагает настройку модели на основе процедуры обучения с использованием массива исходных данных.

При проведении исследований применялась аналитическая платформа Deductor, позволяющая создавать прикладные решения с использованием широкого спектра инструментов интеллектуального анализа данных. В аналитическую платформу Deductor включено несколько механизмов построения прогностических моделей, в том числе с использованием самообучающихся алгоритмов, позволяющих автоматически строить прогнозные модели на основе данных, описывающих временные ряды.

В совокупности взятых из информационной базы Bloomberg данных, характеризующих конкретные сделки по слиянию и поглощению компаний, в качестве выходной переменной использован показатель Announced Value (табл.5).

Таблица 5

Назначение выходной и входных переменных

№п/п Имя переменной Информационное назначение

1 Announced Value Выходное

2 Current Value Входное

3 TOT_LIAB Входное

4 FCF_YIELD Входное

5 MKT_CAP Входное

6 FNCL_LVRG Входное

7 SALES_GROWTH Входное

Весь массив исходных данных разделен на обучающее и тестовое множества в соотношении 95 % и 5 %. При моделировании задается ряд параметров, включая количество слоев, число нейронов в каждом слое, вид активационной функции нейронов. Также осуществляется настройка процесса обучения нейронной сети, предполагающая выбор алгоритм обучения и требуемые этому алгоритму параметры: обучение в режиме on-line, скорость обучения, пороговое значение ошибки сети, процент правильно распознанных примеров и др. После настройки всех необходимых параметров модель обучается по заданному массиву исходных данных; результаты обучения отображаются в виде графа, описывающего структуру нейросети - искомой прогнозной модели.

Этап формирования прогнозных оценок показателя Announced Value - стоимости сделки слияния и поглощения - на основе настроенной нейросети выполняется с использованием визуализатора «Что-если». Ранее выбранная в качестве примера реальная сделка характеризуется следующими значениями параметров: 265; 1589,05; 1,33; 1500,1; 1,2; 10,67; при этом стоимость сделки (стоимость компании) составила 200 млн руб. Задавая эти значения в качестве входных данных нейросети, получаем значение выходной переменной - стоимости компании - в объеме 191,38 млн руб.

Выводы. Проведенное исследование позволило осуществить сравнительный анализ результатов формирования прогнозных оценок стоимости компании, а следовательно, стоимости сделки по слиянию и поглощению двумя методами: традиционным - методом дисконтирования денежных потоков и оригинальным методом - с использованием нейрон-

ных сетей. В результате исследования с использованием данных информационной базы Bloomberg установлено, что нейронные сети позволяют более точно прогнозировать стоимость компании, чем распространенный на практике доходный метод, о чем свидетельствует сравнение погрешности полученных оценок. Расхождение прогнозной оценки стоимости компании, сформированной на основе доходного метода, со стоимостью реальной сделки составило (312.4-200)/200*100 %=56,2 %. Соответственно, имеет место значительная переоценка стоимости компании, что содержит в себе большие риски по недополучению будущих выгод от ее приобретения.

Моделирование с использованием нейронных сетей позволило получить прогнозную оценку стоимости компании с погрешностью 4,31 %. Такие результаты моделирования можно объяснить тем, что доходный метод при формировании прогнозной оценки использует данные отдельно взятой компании, в то время как метод прогнозирования с использованием нейросетей основывается на ретроспективных данных по всей выборке данных (по данным 102 компаний).

Дальнейший поиск наиболее адекватного метода прогнозирования стоимости компании связан, прежде всего, с учетом дополнительных факторов, влияющих на стоимость компании. При этом следует учитывать не только эндогенные, но и экзогенные факторы и особенности состояния конкретной отрасли и рынка в целом, влияющие на стоимость компании.

Список литературы

1. Зухурова Л.И. Оценка инвестиционной стоимости компании в сделках слияния и поглощения: дис. ... канд. экон. наук, 2007.

2. Алексеева И.Е. Алгоритмы интеллектуальной поддержки принятия решений в задаче оценки инвестиционной стоимости бизнеса при сделках слияния и поглощения: дис. ... канд. экон. наук, 2015.

3. Тихомиров Д.В. Оценка стоимости компании при слияниях и поглощениях с применением имитационного моделирования: дис. ... канд. экон. наук, 2008.

4. Евсюков В.В. Интеллектуальный анализ данных как инструмент поддержки принятия решений в системе банковского финансового менеджмента// Известия ТулГУ. Экономические и юридические науки. Вып.4. Ч.1 Тула: Изд-во. ТулГУ, 2014. С. 374-384.

5. Инвестиционная оценка: инструменты и методы оценки любых активов / Асват Дамодаран ; пер. с англ. 6-е изд. М.: Альпина Паб-лишерз, 2010. 1338 с.

6. Щербаков В.А., Щербакова Н.А. Оценка стоимости предприятия (бизнеса). 4-е изд., перераб. и доп. М.: Изд-во Омега-Л, 2012.315 с.

7. [Электронный ресурс]. Режим доступа: www.bloomberg.com

8. Информационное Агентство "AK&M". http://www.akm.ru/.

Евсюков Владимир Васильевич, канд. техн. наук, доц., evsvl@yandex.ru, Россия, Тула, Финуниверситет,

Облаухова Инга Вячеславовна, главный кредитный аналитик, ingachka28@,mail. ru, Россия, Курск, банк ВТБ

TOOLS OF AN ADEQUATE VALUATION OF THE COMPANY IN THE IMPLEMENTATION OF TRANSACTIONS ON MERGE AND ABSORPTION IN MODERN

CONDITIONS

V.V. Evsujkov, I. V. Obloukova

Complex conditions of the Russian economy aggravated the problem of adequate valuation of the company in the implementation of transactions on merge and absorption. The efficiency used in the valuation of instruments in modern conditions has significantly decreased. The paper presents a comparative analysis of the efficiency of classical method and data mining techniques, are used to generate the valuation of the company.

Key words: the company valuation, discounted cash flow method by, a neural network, data mining, modeling.

Evsujkov Vladimir Vasilevech, candidate of technical sciences, docent, evsvlayandex.ru, Russia, Tula, FinUniversity,

Obloukova Inga Vyacheslavovna, chief credit analyst, ingachka28amail. ru, Russia, Kursk, RPO "Kursk" branch No. 3652 VTB 24.

УДК 339.92

ИНСТРУМЕНТЫ СТИМУЛИРОВАНИЯ ИНОСТРАННЫХ ИНВЕСТИЦИЙ В РОССИИ И ЗА РУБЕЖОМ

Н.А. Горюнова

Рассматриваются инструменты политики привлечения иностранных инвестиций, используемые в России и за рубежом.

Ключевые слова: иностранные инвестиции, стимулирование иностранных инвестиций, инструменты стимулирования иностранных инвестиций.

Последние десятилетия отмечается усиление конкуренции за глобальные инвестиции. В связи с этим повышение инвестиционной привлекательности конкретной отрасли и отдельного предприятия для прямых иностранных инвестиций (ПИИ) является серьезным вопросом для национальных правительств и региональных администраций и требует от них разработки и реализации новых комплексных мер экономической политики [1].

Основные тенденции в притоках ПИИ определяются крупнейшими ТНК и, несмотря на то, что международные компании из развивающихся