Индекс устойчивости роста: эмпирическая апробация на данных российских компаний

2009 ВЕСТНИК САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКОГО УНИВЕРСИТЕТА

Сер. 8. Вып. 4

ОБЩИЙ И СТРАТЕГИЧЕСКИЙ МЕНЕДЖМЕНТ

И. В. Ивашковская, Е. Л. Животова

ИНДЕКС УСТОЙЧИВОСТИ РОСТА: ЭМПИРИЧЕСКАЯ АПРОБАЦИЯ НА ДАННЫХ РОССИЙСКИХ КОМПАНИЙ

В статье представлено обоснование нового инструмента финансового анализа роста компании — индекса устойчивости роста. Предлагаемый инструмент развивает концепцию обоснования рыночных стратегий компании на основе создаваемой в ней экономической прибыли. Показаны метод и результаты эмпирической апробации анализа устойчивости роста на выборке 26 крупных российских компаний, предоставивших отчетность по МСФО за период с 2002 по 2007 г. Для выявления устойчивости роста исследованы типы роста и зигзаги роста компаний в данном периоде, а также в кризисном 2008 г. Анализ траекторий роста с помощью двух видов матриц позволяет получить вывод о применимости индекса устойчивого роста как для публичных компаний, так и для компаний закрытого типа.

Ключевые слова: устойчивость роста, экономическая прибыль, спред доходности инвестированного капитала, стоимость компании.

Проблема устойчивости роста актуальна для любой компании в условиях как нормальной, так и тем более кризисной полосы развития экономики. К ее решению необходимо подходить с разных точек зрения. Какие инструменты можно использовать для оценки стратегий роста, отвечающей современным концепциям финансового анализа компании? Мы предлагаем новый инструмент, основанный на финансовой модели анализа компании. Рассмотрим ключевые результаты эмпирических исследований и сложившиеся подходы к анализу темпов роста компании, сформулируем отличия предлагаемого нами видения проблемы и ее решения и продемонстрируем первые результаты апробации нового подхода.

© И. В. Ивашковская, Е. Л. Животова, 2009

АНАЛИЗ УСТОЙЧИВОГО РОСТА КОМПАНИИ: ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ

Проблема устойчивого роста компании изучается в нескольких ракурсах. Первый из них связан с исследованиями возможной зависимости темпа роста от различных характеристик компании. С этой целью рост компании измеряют разными показателями. Показатель изменения количества сотрудников был введен в эмпирические работы в 1980-е гг. [Hall, 1987], и к нему вновь возвращаются в недавних исследованиях [Geroski, Gugler, 2004]. Для измерения роста используются показатели финансовой отчетности: балансовая стоимость чистых активов [Singh, Whittington, 1975], балансовая стоимость совокупных активов [Berry, 1971], чистая прибыль [Varaiya, Kerin, Weeks, 1987], выручка от продаж [Stuart, 2000; Geroski, Machin, Walters, 1997; Kracaw, Lewellen, Woo, 1992; Brush, Bromiley, Hendrickx, 2000]. Важные аргументы выбора в пользу такого измерения темпов заключаются в том, что выручка от продаж — это обобщающий показатель, характеризующий агрессивность корпоративной стратегии и масштабы присутствия на рынках сбыта. Поэтому динамика выручки может служить адекватным измерителем для отражения стратегического положения компании. С точки зрения финансовой аналитики показатель выручки также обладает преимуществами: он наименее подвержен манипуляциям в финансовой отчетности, вызванным учетной политикой компании.

Рассматривая зависимость темпа роста выручки от продаж от различных характеристик компании, исследователи тестируют разные факторы. Один из них — это размер капитала компании, который оценивается преимущественно на основе показателя балансовой стоимости активов. В результате тестирования гипотезы о независимости темпа роста компании от размера ее капитала исследователи выяснили, что она не отвергается для крупных компаний [Evans, 1987; Dunne, Hughes, 1994], в то время как применительно к средним компаниям получены выводы о наличии зависимости. Вторая характеристика компании, которую рассматривают в качестве фактора влияния на темпы роста, — это ее возраст. Наличие такой зависимости теоретически обосновано в концепциях жизненного цикла организации [Greiner, 1972; Adizes, 1988; 1999] и эмпирически выявлено в [Jovanovic, 1982; Dunne, Hughes, 1994; Black, 1998]. Важный фактор влияния на темпы роста — эффективность деятельности компании. В [Geroski, Machin, Walters, 1997] показано, что текущий темп роста компании зависит, с одной стороны, от исторических результатов деятельности компании (агрегируются лаговой переменной темпа роста), а с другой — от ожидаемых показателей доходности ее капитала и будущих отраслевых шоков. Наконец, рассматривается возможная зависимость темпов роста компании от механизмов корпоративного управления в ней. В [McEachern, 1978] показано, что компании с доминирующим акционером, который непосредственно

участвует в управлении в качестве менеджера, демонстрируют более высокие темпы роста.

Второй ракурс изучения проблемы связан с постановкой задачи анализа устойчивости темпов роста. Концепция темпа устойчивого роста (sustainable growth rate), впервые разработанная еще в 1960-х гг. всемирно известной сегодня консалтинговой компанией Boston Consulting Group (BCG), основана на бухгалтерской модели финансового анализа компании. Особенность такого традиционного подхода заключается в том, что операции компании рассматриваются вне контекста инвестиционных рисков и требуемой доходности, не позволяя учесть ключевые финансовые измерения современной компании, с разной степенью интенсивности проявляющиеся на протяжении жизненного цикла организации: ликвидность, инвестиционный риск и стоимость бизнеса [Ивашковская, 2006]. Устойчивый темп роста определяют как темп роста выручки компании, которого она в состоянии достичь при условии сохранения своей операционной политики и политики финансирования без изменений. Соотношения, определяющие устойчивый темп, таковы:

* = N1 S A

g S A E

i1 - N)•

где g* — темп устойчивого прироста; NI — net income — чистая прибыль; S — sales — выручка от реализации продукции; A — assets — активы (среднегодовая величина); E — equity — собственный капитал (среднегодовая величина); Div — dividends — дивиденды. Первые два финансовых коэффициента — рентабельность продаж и оборачиваемость активов — характеризуют операционную политику компании. Напротив, последние два — финансовый рычаг и норма накопления — описывают политику финансирования. Полученный показатель темпа прироста означает единственно возможную для компании (при данных предпосылках) скорость увеличения продаж, и поэтому его можно считать вмененным компании двумя типами ее решений: операционной политикой и политикой финансирования. Однако очевидно, что на фактическую скорость роста влияют меняющиеся рыночные условия. Рассматриваемая модель, по сути, нацелена на анализ сбалансированности проводимой операционной политики и источников ее финансирования. Дальнейшее развитие данной концепции связано с работами Р. Хиггинса, сформулировавшего особенности ее применения в условиях инфляции [Higgins, 1998], и А. Да-модарана, трансформировавшего ее в модель оценки планируемого темпа прироста в условиях реструктуризации бизнеса и нарушения базового условия постоянства операционной политики и подходов к финансированию [Damodaran, 2001; 2002].

Таким образом, в формате традиционного финансового анализа устойчивый рост компании рассматривается преимущественно в ракурсе сбалансированности источников его финансирования. Такое видение проблемы полезно для постановки задач бюджетирования, но недостаточно, на наш взгляд, для стратегического анализа. В отличие от традиционного финансового анализа, основанного на бухгалтерской модели, современный анализ компании строится, исходя из принципов экономической прибыли [Иваш-ковская, 2004; Волков, 2006]. Если в бухгалтерской прибыли (Net Operating Profit after Tax — NOPAT) учтены лишь фактические издержки, то ключевую роль в определении экономической прибыли (Residual Income — RI) играют альтернативные издержки компании, рассматриваемые как доход, требуемый за инвестиционный риск. В формуле (2) они представлены в виде произведения средневзвешенной ставки затрат на капитал (Weighted Average Cost of Capital — ШЛСС) на величину инвестированного в компанию капитала (СЕ):

RI = NOPAT - WACC  CE.

Финансовая модель анализа компании предполагает оценку ее деятельности с позиций анализа рисков и соответствующей им доходности и в конечном счете — создаваемой в компании стоимости. Такие исходные принципы образуют корректную основу для оценивания результатов осуществления самих корпоративных стратегий, и поэтому в современном финансовом анализе формируется новое направление — финансовые измерения стратегий компании [Ивашковская, 2007]. Необходима новая постановка проблемы, в соответствии с которой устойчивый рост должен быть оценен дополнительными финансовыми критериями.

Мы предлагаем собственное видение решения проблемы устойчивости роста с позиций финансовой модели анализа компании. Далее рассматриваются разрабатываемая нами концепция индекса устойчивого роста и на ее основе — модель исследования и результаты ее эмпирической апробации на данных российских компаний.

ИНДЕКС УСТОЙЧИВОГО РОСТА КОМПАНИИ

Оценку качества роста, вытекающую из финансовой модели анализа компании, можно проиллюстрировать с помощью матрицы качества роста, приведенной на рис. 1. В ней, на наш взгляд, емко представлен первый шаг в анализе основных типов роста в рамках парадигмы финансовой модели компании. Поэтому ее предлагается рассматривать как базовый вариант. По вертикали отложен традиционный показатель — средний темп роста продаж за несколько лет. Такую среднюю можно определять по выборке конкуриру-

ющих компаний либо по более широкой выборке за длительный период. По горизонтали отложен темп роста рыночной стоимости капитала.

к ез 61

1 09 о) Агрессивный рост Сбалансированный рост

О

В Догоняющий рост Сфокусированный рост

£ 64 02

Темп роста рыночной стоимости компании

Рис. 1. Базовая матрица качества роста

Адаптировано из: [Ивашковская, 2004, с. 127].

В соответствии с принципами, формализованными в матрице, рост, соответствующий параметрам ячейки ((1, — это эталон качества роста. Оба эффекта — стратегический и финансовый — в этом случае сбалансированы. Тип стратегий роста компании, соответствующий параметрам ячейки (2, сфокусирован на росте прибыли. Компании, относящиеся к этому типу (ячейка (2), стремятся воспроизводить свои продуктовые портфели по структуре и объему, но добиваться этого, сокращая расходы. Компаниям, размещенным в ячейке (3, напротив, присущи стратегии роста, сфокусированные на агрессивной политике продаж: расширение бизнеса без увеличения его размера по финансовому критерию. Такие компании, наоборот, нацелены делать «больше и лучше» с точки зрения клиентуры (осваивать новые продукты, наращивать рыночные доли), однако «не лучше» по критерию динамики расходов.

Базовый вариант матрицы описывает типы роста компании, выстраивая картину в статике за весь период наблюдений. Но если учесть положение компаний в базовой матрице в динамике, то характеристики качественного роста усложняются. На протяжении достаточно длительного периода (например, пяти лет или более) в рамках конкретной выборки компаний рост каждой из них будет скорее похож на движение зигзагами по ячейкам матрицы. Оценка этих зигзагов, или траектории перемещения, а затем и результирующего направления движения составляет, на наш взгляд, ключевой компонент анализа устойчивости роста конкретной компании в рамках финансовой модели. При проведении такой оценки важно учитывать, что введение финансового критерия — стоимости компании — позволяет выявить возможные противоречия роста.

Первая форма противоречий роста связана с возможным возникновением «ловушки прибыли», в которую попадают компании с комбинацией характеристик роста, соответствующих ячейке Q2. «Ловушка прибыли» создает существенные барьеры для перемещения в наиболее привлекательную группу. Акцент на росте прибыли может провоцировать своего рода «близорукость» политики роста, что объясняется несколькими причинами. Рост, сфокусированный на бухгалтерской прибыли, требует снижения издержек и, следовательно, сокращения инвестиционных программ. Такая концепция роста ведет к ограничениям в базе будущего роста продаж. Подтверждения данных аргументов получены в исследованиях компании A. T. Kearny на выборке из 20 тыс. компаний Европы, Америки и Азии на протяжении 12 лет [McGrath et al., 2001]. Если за 100% принять компании, обладавшие наиболее высокими показателями роста по критериям базовой матрицы и попавшие при анализе этой выборки в ячейку Q1 за весь период наблюдения, то их перемещения между другими ячейками в рамках 12-летнего периода выявили важные тенденции. Во-первых, наиболее типичным зигзагом роста для них (53% компаний) стало перемещение в ячейку Q3, а не к типу роста, сфокусированному на прибыли. Только 9% из них оказались в результате зигзагов роста в ячейке Q2. Во-вторых, для возврата из ячейки Q2 в ячейку Q1 потребовалось более трех лет, а для зигзага возврата в ячейку Q1 из ячейки Q3 — всего полтора года. Важно также отметить, что период возврата в ячейку Q1 был вдвое короче даже для тех компаний, которые временно совершали зигзаг роста из лучшей ячейки матрицы в ячейку Q4.

К похожим выводам приводят и многолетние исследования аналитиков Boston Consulting Group. Они показывают, что среди всех факторов, влияющих на динамику совокупной доходности акционерного капитала (Total Shareholder Return— TSR), именно темп роста продаж оказывается доминирующим для ее повышения на длинных периодах наблюдения за компаниями с наиболее высокими показателями TSR. При этом такие факторы, как повышение рентабельности продаж, объясняют основную часть прироста TSR только на коротких отрезках [Olsen, Plaschke, Stelter, 2007]. В исследовании лаборатории корпоративных финансов эффект «ловушки прибыли» был получен на данных выборки 60 компаний с отчетностью по российским стандартам за период c 2000 по 2006 г. [Ивашковская, Пирогов, 2008].

Вторая форма противоречий роста, которая выявляется в процессе анализа с позиций финансовой модели, связана с соотношением вклада возможностей роста (Value of Future Growth Opportunities — VFGO) в формирование стоимости компании со стоимостью, создаваемой имеющимися у нее активами (Current Value Operations — COV). Если VFGO возникает в связи с новыми рыночными стратегиями, то COV является результатом уже реализованных стратегий. Для устойчивого роста, рассматриваемого в системе стои-

мостных координат, первостепенное значение приобретает наличие у компании таких возможностей роста. Их вклад в рыночную стоимость компании отражает ожидание инвесторами непрерывности инвестиционного процесса в будущем. Эти ожидания выражают оценки инвесторов в отношении как появления у компании благоприятных ситуаций для начала и разворачивания инвестиционных программ, так и будущих потоков денежных средств. Количественные оценки средних величин VFGO выполнены на различных национальных выборках и за разные периоды: британской [Danbolt, Hirst, Jones, 2002], стран Западной и Северной Европы [Hiltrud et al., 2000], глобальной [Olsen, Plaschke, Stelter, 2007], а также по группе стран BRIC в проекте лаборатории корпоративных финансов ГУ-ВШЭ [Пирогов, Саломыкова, 2007].

Сформулируем условия устойчивости роста. Во-первых, мы считаем, что устойчивому росту должна быть свойственна траектория, выводящая компанию в более качественные типы роста в рамках классификации, отраженной в базовой матрице качества роста (рис. 1). Причем послед ователь-ность смены типов роста существенна для характеристики его устойчивости. Во-вторых, необходимо достижение требуемого баланса «вклада роста» и стоимости, создаваемой текущими операциями. Для поиска оптимального соотношения потребуется дополнительная эмпирическая оценка данных национальных выборок. В-третьих, для выхода из неизбежных зигзагов роста в направлении наиболее привлекательных комбинаций его характеристик требуется формирование баланса между краткосрочными и долгосрочными факторами, обеспечивающими возможности роста (VFGO). Наконец, важно, что в рамках финансовой модели анализа компании проблема устойчивости роста не может быть увязана только с показателем капитализации, в котором отражаются как внутренние процессы в компании, так и ожидания инвесторов, на формирование которых влияет более сложный и объемный набор факторов. Капитализация как показатель зависит и от изменений подлинной стоимости компании, и от состояния рынка капитала, и от результативности политики коммуникаций с инвесторами и нефинансовыми стейкхолдерами компании.

Для оценки устойчивости роста, на наш взгляд, необходимо анализировать изменения экономической прибыли. Ее увеличение достигается, во-первых, за счет роста спреда доходности инвестированного капитала (ROCE - WACC). Во-вторых, компания наращивает экономические прибыли при стабильном положительном спреде доходности капитала и росте величины инвестированного капитала. Обеспечение стабильности спреда доходности при массированной инвестиционной программе возможно, если с ростом инвестиций не изменяется риск компании. Такая комбинация более типична для инвестиций, нацеленных на расширение бизнеса. Они базируются на уже имеющихся рыночных возможностях, и им свойственно

постоянство профиля факторов делового риска. Если инвестиции в расширение бизнеса основаны на уже созданных ранее возможностях роста, то они, скорее всего, способны увеличить не только объемы продаж, но и рентабельность продаж за счет экономии на масштабах и экономии на гибкости (охвате). Этот эффект в большей мере будет проявляться на коротких горизонтах планирования. Поэтому роль инвестиций этого типа в обеспечении устойчивости экономической прибыли ограничена, в отличие от инвестиций в создание новых возможностей роста. Они ведут к росту спреда и увеличению продолжительности периода, в котором удерживается положительный спред. Поэтому при таком акценте в инвестиционных программах могут складываться ситуации отложенного эффекта инвестиций, выражающиеся в краткосрочном снижении спреда доходности даже ниже нулевой отметки. Значит, для оценки устойчивости роста необходимо, во-первых, учесть долгосрочный горизонт, что создает потенциальную возможность выровнять спред доходности, и, во-вторых, учесть преобладающий тренд в спреде доходности.

Таким образом, для анализа и оценки устойчивости роста компании необходим комплексный показатель, в котором интегрированы ключевые факторы экономической прибыли. Такой показатель, на наш взгляд, может быть построен в форме индекса устойчивости роста (Sustainable Growth Index — SGI):

SGI =

i=1

где (1 + gs) — средний темп роста продаж; k — количество лет наблюдений; l — количество лет, в течение которых спред доходности инвестированного капитала положителен; ROCEt — return on capital employed — доходность инвестированного капитала в год i; WACCt — weighted average cost of capital — средневзвешенная ставка затрат на капитал в год i. Как отмечалось, исследования роста западных компаний показывают, что средний темп роста продаж — важнейший ключевой фактор роста стоимости компании. Этот показатель необходимо рассчитывать как среднюю геометрическую величину, что показано в формуле (4). Второй показатель, включаемый в индекс, позволяет сравнить разные стратегические альтернативы, ведущие к росту. Чем больше количество лет, в которых наблюдается или предполагается положительный спред доходности инвестированного капитала (l), тем выше устойчивость роста компании по критерию создания стоимости. Если во все рассматриваемые годы спред доходности капитала положителен, то компания по данному измерению получает максимальное значение показателя, равное единице. Чем ближе l/k к единице, тем выше устойчивость роста компании. Третий показатель выражает накопленную

величину положительных значений спреда доходности инвестированного капитала за анализируемый период к. Как и показатель l/k, он предназначен для отражения мощности стратегической альтернативы по целому набору ключевых характеристик роста, обеспечивающих положительную величину спреда. Однако при близких или равных значениях l/k в разных стратегических альтернативах роста сумма положительных значений спреда доходности фиксирует более полную картину потоков экономических прибылей. Кроме того, прямое введение значений спреда в индекс SGI концентрирует внимание на двух разных направлениях создания положительного спреда: росте доходности капитала и снижении затрат на капитал. Индекс SGI позволяет, по сути, анализировать рост в координатах «продажи — подлинная стоимость», так как накопленная величина положительных значений спреда доходности капитала отражает достаточность создаваемых потоков выгод для покрытия инвестиционных рисков и поэтому фиксирует ключевую составляющую процесса создания стоимости компании.

АЛГОРИТМ И РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

Алгоритм исследования включает три ключевых шага. Во-первых, построена базовая матрица на выборке российских компаний за период с 2002 по 2007 г. Во-вторых, проведен анализ траекторий роста по всему периоду наблюдений и за каждый отдельный год. В-третьих, осуществлен анализ экономической прибыли компаний выборки и построена матрица роста на основе экономической прибыли. Оценка предлагаемого нами индекса устойчивого роста позволила сравнить траектории перемещения компаний в двух матрицах. Наконец, были изучены траектории роста значительной части компаний выборки в кризисном 2008 г. В анализируемую выборку включены 26 компаний, представляющих 9 отраслей российской экономики. Анализу подлежат 156 наблюдений. Формирование выборки осуществлялось согласно нескольким критериям: во-первых, по наличию данных о капитализации компании в каждый момент наблюдения с 2002 по 2007 г.; во-вторых, по наличию опубликованной отчетности по международным стандартам (МСФО) за весь период исследования. Средние значения темпов роста по каждой компании рассчитаны как средние геометрические величины за 2002-2007 гг. (формула (4)), что позволяет отразить накопительный эффект увеличения выручки и капитализации год за годом:

где гт — средняя геометрическая темпа прироста; г, — годовой темп прироста; п — количество лет наблюдения.

Средняя величина темпа роста по выборке рассчитывается методом средней арифметической простой величины. При расчете средних темпов роста не учитывались статистические выбросы годовых темпов роста по каждой компании, так как это может привести к необоснованно завышенным средним темпам роста по выборке. Список компаний и соответствующие им биржевые тиккеры, используемые для обозначения компаний в матрицах, приведены в табл. 1.

Таблица 1

Перечень названий компаний и соответствующих им биржевых тиккеров

Биржевой Компания Отрасль Индекс устойчивости

тиккер роста

1 2 3 4

SIBN «Газпром Нефть» Нефтегазовая отрасль 2,10

PKBA «Пивоваренная компания „Балтика"» Пищевая промышленность 2,00

LKOH «ЛУКОЙЛ» Нефтегазовая отрасль 1,13

GMKN «ГМК „Норильский никель"» Горнодобывающая промышленность 1,00

AFLT «Аэрофлот — Российские Международные Авиалинии» Авиатранспорт 0,97

CHMF «Северсталь» Горнодобывающая промышленность 0,94

RBCI «РБК Информационные системы» (РБК) Медиа 0,92

TATN «Татнефть» Нефтегазовая отрасль 0,86

GAZP «Газпром» Нефтегазовая отрасль 0,20

EESR РАО «ЕЭС России» Электроэнергетика 0,12

SPTL «Северо-Западный Телеком» Телекоммуникации 0,11

VIP «ВымпелКом» Телекоммуникации 0,10

KMAZ «КамАЗ» Машиностроение 0,07

MSNG «Мосэнерго» Электроэнергетика 0,06

MGTS «Московская Городская Телефонная Сеть» (МГТС) Телекоммуникации 0,06

AVAZ «АвтоВАЗ» Автомобилестроение 0,05

NNSI «ВолгаТелеком» Телекоммуникации 0,04

GLDN «Голден Телеком» Телекоммуникации 0,04

ESPK «Дальсвязь» Телекоммуникации 0,03

IRGZ «Иркутскэнерго» Электроэнергетика 0,02

Окончание табл. 1

1 2 3 4

омгг «Объединенные машиностроительные заводы» (ОМЗ) Машиностроение 0

еткм «Ростелеком» Телекоммуникации 0

£N00 «Сибирьтелеком» Телекоммуникации 0

«Уралсвязьинформ» Телекоммуникации 0

ББМО «ЦентрТелеком» Телекоммуникации 0

KUBN «Южная телекоммуникационная компания» (ЮТК) Телекоммуникации 0

Описательная статистика выборки приведена в табл. 2. Средний темп роста выручки за период с 2002 по 2007 г. составляет 125%, средний темп роста капитализации равен 145%.

Таблица 2

Описательная статистика выборки за период с 2002 по 2007 г.

Показатель Тип средней величины Количество наблюдений Средняя 95%-й доверительный интервал

Темп роста продаж (в долях) Арифметическая 156 1,25 1,20 1,30

Геометрическая 156 1,25 1,20 1,29

Гармоническая 156 1,24 1,20 1,29

Темп роста капитализации (в долях) Арифметическая 156 1,45 1,38 1,52

Геометрическая 156 1,44 1,37 1,51

Гармоническая 156 1,43 1,37 1,50

Спред (в долях) Арифметическая 156 0,018 - 0,017 0,055

Геометрическая 156 0,057 0,026 0,124

Гармоническая 156 0,028 0,016 0,145

Для расчета ставок затрат на собственный капитал использован метод спреда в рамках гибридной модели оценки долгосрочных активов компании (САРМ), который активно применяется как субститут национальной САРМ на развивающихся рынках капитала [Регеко, 2002]. Затраты на заемный капитал оценены методом синтетического рейтинга [Damodaran, 2001]. Для построения матрицы с использованием экономической прибыли средний спред доходности на инвестированный капитал по выборке рассчитан как средняя арифметическая величина, взвешенная по величине инвестированного капитала для компании в каждом году наблюдения (формула (5)). Расчет простой средней арифметической величины может привести к смещению оценки

среднего спреда в результате неадекватного учета объема инвестированного капитала, оказывающего влияние на величину экономической прибыли:

26 2007

X X (R0CE» -шсс и)х СЕы

(ROCE - WACC) =

i = 1 1 = 2002

26 2007

X X CE 11 i = 1 1 = 2002

где i — номер компании; t — год наблюдения; ROCE — доходность на инвестированный капитал; WACC — средневзвешенные затраты на капитал; CE — инвестированный капитал.

Рассмотрим базовую матрицу качества роста по выборке российских компаний (рис. 2). Границы ячеек матриц качества роста определяются на основе средних значений по выборке, расчет которых приведен ранее.

1,6

£ &

(Я

л

0 15 о ^

Рн

в S

5

'S 1,4

Й

о

6

1,3

1,25

1,2

1.1

вз

SffiN LKOH О

0 °SPTL

ENCO

О

РКВА

О

OMZZ

о

Q4

о

NNSI

О

ESMO

ESPKo OURSl"1 MGTSO

KUBNO EESR

О

AVAZ MSNGO О

О

VIP

ßl

GLDN

О

RBCII

о

CHMF

О

GMKN

О

KMAZ

~o~

GAZP

AFLT

О

IRGZ

О

TÍTN RTKM

Q2

1,2 1,4 1,47 1,6 1,8

Средний темп роста капитализации

Рис. 2. Базовая матрица качества роста по выборке за период с 2002 по 2007 г.

Как следует из базовой матрицы для выборки компаний (рис. 2), в ячейке Q1 не наблюдается ярко выраженной отраслевой специфики. В ней оказались такие компании, как «Норильский никель», «РБК Информационные системы», «Северсталь», «Голден Телеком», «ВымпелКом». Для

анализа динамических изменений необходимо рассмотреть альтернативный вариант построения матрицы, когда в качестве темпов роста используются не среднегеометрические показатели роста компаний за весь период, а годовые темпы роста. При этом средние значения по всей выборке остаются неизменными. Такой подход позволяет: отследить перемещение отдельно взятой компании в матрице; выделить закономерности в перемещениях и разделить компании на группы в соответствии со стратегией управления ростом; увеличить количество наблюдений и использовать эконометриче-ские методы для выявления существующих систематических взаимосвязей.

Продемонстрируем результаты анализа в динамике для компаний ячейки 01 (табл. 3).

Таблица 3

Компании с самым высоким качеством роста: годовой срез

2002 г. 2003 г. 2004 г. 2005 г. 2006 г. 2007 г.

«РБК» «РБК» «Аэрофлот» «РБК» «РБК» «Аэрофлот»

«Южный «Вымпел- «Вымпел- «Татнефть» «Вымпел- «Вымпел-

телеком» Ком» Ком» Ком» Ком»

«Сибирьте- «Нориль- «Сибирь- «Северо- «Нориль- «Нориль-

леком» ский телеком» западный ский ский

никель» Телеком» никель» никель»

«Газпром «Голден «Мосэнер- «МГТС» «Голден «Голден

Нефть» Телеком» го» Телеком» Телеком»

«ОМЗ» «ЛУКОЙЛ» «Иркутскэнерго» «ЛУКОЙЛ» «Иркутскэнерго» «Иркутскэнерго»

— «Уралсвязь-информ» «Уралсвязь-информ» «КамАЗ» «Ростелеком» «КамАЗ»

— «Север- «Север- «Балтика» «Север- «Мосэнер-

сталь» сталь» сталь» го»

— — «Балтика» «Газпром» «Балтика» —

— — «Газпром» — «Газпром» —

— — «АвтоВАЗ» — — —

Как видно из табл. 3, даже в компаниях с наиболее высокими показателями имеют место зигзаги роста. Можно наблюдать двухлетнюю цикличность нахождения в ячейке 01, характерную для нескольких компаний с наиболее качественным ростом. Начиная с 2003 г. компания «ВымпелКом» попала в ячейку 01 и соответствовала параметрам сбалансированного роста в течение двух лет. В 2005 г. тип ее роста сменился на агрессивный рост продаж, но в 2006 г. сбалансированный тип роста был восстановлен. Двухлетний цикл обнаруживается также для компаний «Норильский никель», «Голден Телеком», «Северсталь», «РБК Информационные системы».

Для компаний ячейки, характеризующейся сфокусированным ростом, в наибольшей степени свойственны перемещения в ячейку компаний-лидеров. Так, 11 из 35 перемещений были сделаны в сбалансированный тип роста. В ячейку с агрессивным ростом переместились 29% компаний. Наименьшее количество перемещений наблюдается по направлению к типу роста, характерного для ячейки Q4 (23%). Из ячейки Q3 больше всего компаний поменяли агрессивный рост на сфокусированный, переместившись в ячейку Q2 (38%). Только 17% компаний передвинулись в ячейку Q4. Наибольшее число перемещений из догоняющего роста (12 из 32) наблюдается в сторону сфокусированного роста.

Сравним результаты, полученные по базовой матрице, с тем, что отражает матрица на основе экономической прибыли (рис. 3). Компании в ней размещены в соответствии со значениями средних спредов доходности инвестированного в них капитала. Дополнительно в ячейки матрицы внесены результаты расчетов индекса устойчивости роста (SGI), которые позволяют сделать сопоставление более наглядным. Значения индекса приведены в табл. 1. Из 26 компаний выборки только 6 компаний имеют нулевое значение SGI. Это означает, что за весь период наблюдения с 2002 по 2007 г. эти компании ни разу не создавали положительной экономической прибыли.

Анализ двух матриц показывает существенные совпадения расположения компаний. Во-первых, в базовой матрице в ячейке сбалансированного роста все компании имеют положительный индекс устойчивости роста (SGI): «Голден Телеком», «Северсталь», «РБК», «ВымпелКом», «Норильский никель». Причем 4 из 5 компаний имеют высокие значения SGI (выше 0,9). Во-вторых, наблюдается совпадение расположения во многих случаях в других ячейках. Например, в ячейке Q2 среди компаний с положительным SGI расположение одинаково у компаний «Аэрофлот», «Газпром». Компании телекоммуникационной отрасли «Сибирьтелеком» и «Северо-Западный Телеком» располагаются одинаково в ячейке Q3, имея положительный SGI. Из компаний ячейки Q4 с положительным SGI такое же расположение в базовой матрице качества роста имеют 6 компаний — «ЮТК», «Мосэнерго», «ЦентрТелеком», «МГТС», «Уралсвязьинформ», «ОМЗ».

В-третьих, отметим характерную ситуацию в ячейке с противоположной комбинацией характеристик — догоняющий рост. Существенно, что именно здесь сосредоточены 4 из 6 компаний выборки, в которых SGI равно нулю. Это означает, что в большинстве случаев компании, не созидающие положительной экономической прибыли и, значит, стоимости, оценены инвесторами в соответствии с логикой их развития. Важно также, что у остальных компаний этой ячейки матрицы («ВолгаТелеком», «ОМЗ», «ЦентрТелеком», «МГТС», «ЮТК», «Мосэнерго») SGI имеет низкие значения (не выше 0,07). Возникшие в компаниях этой подгруппы специфические ситуации несовпа-

дений их расположения в двух матрицах в отдельные годы, на наш взгляд, не отменяют вывода о том, что значения индекса являются содержательными для идентификации компаний ячейки Q4. На рис. 4-6 собраны иллюстрации индивидуальных траекторий перемещения в двух матрицах компаний с более высокими значениями SGI. Траектории движения компании «ВолгаТелеком» в матрицах не совпадают в 2002, 2003 и 2006 гг. Например, в 2003 и 2006 гг., несмотря на отрицательный спред доходности, инвесторы имели высокие ожидания. В значительной мере они основаны на повышении в 2003 г. агентством S&P долгосрочного кредитного рейтинга компании с В- до В на основании укрепления ее положения на рынке благодаря процессу консолидации 10 региональных компаний Приволжского федерального округа, в результате чего в конце 2003 г. капитализация компании выросла более чем в 6 раз [Томилина, 2003]. Второй фактор, вызвавший расхождения в положении компании в двух матрицах в 2006 г., связан с улучшением ее процедур корпоративного управления. В 2006 г. рейтинговое агентство «Эксперт-РА» повысило рейтинговую оценку до уровня «А», что означает высокую оценку уровня качества корпоративного управления [Повышение рейтинга..., 2006].

1,6

Э1

я св Н

§ 1,5 а в 2

В «

§ 1.4

ч

и &

1,3

1,25

1,2

1.1

03

GLDN

О

SPTL

О

ENCC)(SGI=0,11) KMAZ(SGI=0,02) °

О 1—RTKM(SGI=0) q\

VIP

3—KUBN

4 — ESPK

5 — ESMO

6 — URSI

О RBCI

О CHMF

SIBN

О

"Cr-

O LKOH

PKBA

О

4 o(

2

ОЗ 5

1 О О

О

О

OEESR

"ТТ"

—NNSI

О AFLT

AVAZ

Q2

-0,1

0 0,018

0,1

0,2 0,3

Средний спред

Рис. 3. Матрица качества роста российских компаний на основе экономической прибыли за период с 2002 по 2007 г.

Спред

Рис. 4. Траектории движений компании «ВолгаТелеком» в базовой матрице и матрице на основе экономической прибыли за период с 2002 по 2007 г.

В период с 2002 по 2004 г. компания МГТС преимущественно характеризовалась догоняющим ростом, за исключением 2003 г., когда при отрицательном спреде доходности ее капитализация выросла более чем в 2 раза. Повышение капитализации связано с положительными ожиданиями инвесторов относительно выхода компании на рынок дальней связи [МГТС: Финансовые результаты..., 2005]. Создавая положительный спред доходности на инвестированный капитал в 2005-2007 гг., МГТС размещалась в ячейке Q1 спредо-вой матрицы за этот период. Зигзаг 2006-2007 гг. связан с ростом затрат и уменьшением чистой прибыли в 2006 г. по US GAAP на 22,4%, понижением рейтинга корпоративного управления Standard & Poor's по российской шкале с 5,9 до 5,5 балла [Рейтинг корпоративного управления., 2006].

Темп роста капитализации Спред

Рис. 5. Траектории движений компании «МГТС» в базовой матрице и матрице на основе экономической прибыли за период с 2002 по 2007 г.

Темп роста капитализации Спред

Рис. 6. Траектории движений компании «Южная телекоммуникационная компания» в базовой матрице и матрице на основе экономической прибыли за период с 2002

по 2007 г.

Анализ зигзагов роста «Южной телекоммуникационной компании» (рис. 6) показывает, что экономическая прибыль из всего периода наблюдения была положительной только в 2002 г. Это связано с выделением из ее состава и продажей компании «Кубань GSM» выше ее оценочной стоимости [Витковская, 2002]. Темп роста капитализации был выше среднего в 2005 г. при отрицательном значении экономической прибыли. Высокий

рост капитализации связан с объявлением о введении мер, нацеленных на повышение инвестиционной привлекательности компании [Принципы формирования., 2005].

В-четвертых, сопоставление двух матриц показало наличие несовпадений расположения в нескольких ситуациях для компаний с высокими значениями SGI: более низкой оценки в базовой матрице в сравнении с матрицей на основе экономической прибыли. Наглядным примером является «Газпром Нефть». Компания на интервале наблюдения 2002-2007 гг. показывала положительный спред и размещалась в ячейке Q1 матрицы на основе экономической прибыли — за исключением 2007 г. (рис. 7). В базовой матрице качества роста компания преимущественно передвигалась в ячейке агрессивного роста, демонстрируя высокие темпы роста выручки и темпы роста капитализации ниже среднего уровня по выборке. Анализ ее стратегического положения показывает, что низкие темпы роста капитализации объяснялись в эти годы рисками объединения компании с «Газпромом» [Взгляд на рынок, 2006], ожиданиями принудительного выкупа миноритарных долей в связи возможностью превращения ее в компанию закрытого типа [Газпром: Хорошие результаты., 2007], постепенного снижения объема добычи нефти из-за агрессивных методов добычи [«Газпром нефть» берет кредит., 2007]. Похожая картина выявлена и по компаниям «ЛУКОЙЛ» и «Балтика». В частности, в компании «Балтика» зигзаги движения в обеих матрицах схожи, но в базовой матрице траектория смещена к ячейке агрессивного роста (рис. 8). При положительном высоком значении SGI, равном 0,86, инвесторы оценивали компанию хуже. Это объясняется рядом факторов стратегического характера. Во-первых, в то время, как прирост рынка пива составил 7%, компания увеличила производство пива лишь на 0,7% [Сарайкин, Корюкин, 2005]. Во-вторых, это объясняется потерей интереса к бренду у покупателей [Компания «Балтика» стабильно генерирует., 2004]. Наконец, сказалось и наращивание производства за счет выпуска дешевых сортов продукции [Компания «Балтика» стабильно генерирует., 2004]. Расхождения в 2007 г. вызваны, главным образом, снизившейся ликвидностью акций и решением о выкупе акций по заниженному курсу [Рябова, 2008].

Наконец, сопоставление двух матриц показывает, что из шести компаний с нулевым SGI две — «Иркутскэнерго», «Ростелеком» — в базовой матрице расположены в зоне темпов роста капитализации выше среднего по выборке. Например, компания «Иркутскэнерго» является монополистом на рынке электроэнергетики и контролируется компанией «РУСАЛ», что положительно сказывается на капитализации компании, но отрицательно влияет на финансовые результаты, так как контролирующий собственник занижает тарифы на электроэнергию, снижая доходность.

Таким образом, расположения и перемещения компаний в матрице на основе экономической прибыли дают содержательное отображение качественных характеристик роста в периоде нормального состояния рынка капитала. На основе ее анализа можно судить о векторе движения и степени соответствия роста критериям устойчивого, сформулированным нами выше и связанным с переходом от менее качественных к более качественным типам роста.

I1'6

я

се

£

1,2

1,0

2005

2003

\2006 Г2004

12007

1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 Темп роста капитализации

Ь>6 & *2005

я « се 2002 114 2002

-• н Я £ ¿^2003 / 200б 2004

1,2

1,0 '2007

0,15 0,20 0,25 0,30 0,35

Спред

Рис. 7. Траектории движения компании «Газпром Нефть» в базовой матрице и матрице на основе экономической прибыли за период с 2002 по 2007 г.

1,6

я ей

ёМ

О.

£

1,2

1,0

1,6

св

Ум

Л

в Я

£

1,2

1,0

* 2005

2004/ / 2007/

I 2006

^2003

0,05 0,10 0,15 0,20 Темп роста капитализации

0,05 0,10 0,15 0,20

Спред

Рис. 8. Траектории движения компании «Балтика» в базовой матрице и матрице на основе экономической прибыли за период с 2002 по 2007 г.

ТРАЕКТОРИИ РОСТА В УСЛОВИЯХ

ГЛОБАЛЬНОГО ФИНАНСОВОГО КРИЗИСА

Рассмотрим зигзаги роста компаний с высоким SGI в кризисном 2008 г. на примере 19 компаний выборки, по которым данные финансовой отчетности оказались доступны к моменту подготовки настоящей работы. В компаниях с высоким SGI преимущественно сложилась тенденция снижения спреда доходности. Исключение составляет «Газпром», который нарастил выручку на 45%, что выше средних темпов за период с 2002 по 2007 г.,1 увеличил чистую прибыль и в итоге — создал положительный спред доходности, равный 5,3%. Этому способствовал более значительный, чем ожидалось, процентный доход его составной части — «Газпромбанка». Однако на фоне неблагоприятных процессов на фондовом рынке и волатильности рейтинга компании капитализация «Газпрома» снизилась. Поэтому в базовой матрице он совершил зигзаг из ячейки Q2 в ячейку Q3, в то время как в матрице на основе экономической прибыли компания, скорее всего, переместилась в ячейку Q1. Отрицательный спред доходности и одновременное падение капитализации наблюдалось у «ВымпелКома», «Северстали», «РБК ИС». При этом им удалось сохранить высокие темпы роста продаж, что позволяет предположить их перемещение в ячейку Q3 базовой матрицы. В отличие от них компания «Норильский никель» показала не только отрицательный спред доходности, равный -18,4%, и падение капитализации, но и снижение темпов роста выручки и явно переместилась в ячейку Q4.

Из пяти компаний ячейки Q1 компания («Голден Телеком») стала частью бизнеса другой компании из той же ячейки («ВымпелКом»). Данное событие ухудшило финансовые результаты за 2008 г. для «ВымпелКома», который также снизил темпы выручки и капитализации. Две компании сохранили высокие темпы роста выручки («Северсталь», «РБК ИС»). Все компании ячейки сбалансированного роста показали отрицательный спред доходности на инвестированный капитал и уменьшение темпов роста капитализации. «Норильский никель» утратил темпы роста по выручке и капитализации. Таким образом, две компании оказались в ячейке агрессивного роста, две компании — в ячейке догоняющего роста базовой и спредовой матриц. Несмотря на данные изменения, компании по-прежнему имеют одинаковое расположение в базовой и спредовой матрицах.

Из четырех компаний ячейки Q2, показавших устойчивые результаты в 2002-2007 гг., три компании имеют отрицательный спред в 2008 г. («Аэрофлот», «Татнефть», «КамАЗ»). «КамАЗ» и «Татнефть» имеют положительный

1 Обзор компании «Газпром» [Аналитик ИК «Ренессанс Капитал»: «Газпром» — прогноз., 2008].

SGI, но полученные финансовые результаты предполагают размещение данных компаний в ячейке Q4 базовой матрицы. Только «Газпром» сохранил положительную экономическую прибыль и увеличил темп роста выручки, переместив компанию выше средних значений темпов. Для компаний сфокусированного роста характерны меньшие темпы падения капитализации, чем у компаний из ячеек Q3 и Q4.

Все компании ячейки с агрессивным ростом продаж, которые имели одинаковое расположение в базовой и спредовой матрицах за 2002-2007 гг., утратили темпы роста выручки в 2008 г., получили отрицательный спред доходности на инвестированный капитал (табл. 4) и еще больше стали недооцениваться рынком, что выразилось в падении капитализации. Так, «Сибирьтелеком» имеет спред доходности на инвестированный капитал, равный -7%, а спред «Северо-Западного Телекома» стал равен -8,88%. Одновременно компания утратила темп роста выручки в 2008 г. Три компании из ячейки агрессивного роста остались «особыми» случаями, сохранив различия в расположении в базовой и спредовой матрицах, располагаясь соответственно в ячейках Q1 и Q3 («ЛУКОЙЛ», «Газпром Нефть», «Балтика»).

Таблица 4

Сводные результаты анализа компаний в 2008 г.

Расположение в ячейке базовой матрицы в 2002-2007 гг. Название компании Изменения в финансовых результатах Изменение спреда* Предполагаемое расположение в базовой матрице качества роста Спред, %

1 2 3 4 5 6

Q1 «Северсталь» Рост выручки выше среднего по выборке Падение капитализации Рост прибыли Уменьшился и стал отрицательным 3 -1,70

Q1 «Норильский никель» Падение выручки Падение капитализации Падение прибыли Стал отрицательным 4 -18,42

Q1 «ВымпелКом» Рост выручки ниже среднего по выборке Падение капитализации Падение прибыли Стал отрицательным 4 -1,86

Продолжение табл.4

1 2 3 4 5 6

01 «РБК»** Выручка неизменна Падение капитализации Падение прибыли 3

02 «Аэрофлот» Рост выручки ниже среднего по выборке Падение капитализации Падение прибыли Уменьшился и стал отрицательным 4 -4,15

02 «Газпром» Рост выручки Падение капитализации Рост прибыли Увеличился 3 5,30

02 «КамАЗ» Падение выручки Падение капитализации Падение прибыли Стал отрицательным 4 -9,66

02 «Татнефть» Рост выручки ниже среднего по выборке Падение капитализации Падение прибыли Стал отрицательным 4 -6,12

03 «Сибирь-телеком» Рост выручки ниже среднего по выборке Падение капитализации Падение прибыли Уменьшился и стал отрицательным 4 -7,00

03 «ЛУКОЙЛ» Рост выручки выше среднего по выборке Падение капитализации Падение прибыли Увеличился 3 11,46

03 «Балтика» Рост выручки выше среднего по выборке Падение капитализации Рост прибыли Увеличился 3 37,22

03 «Газпром Нефть» Рост выручки выше среднего по выборке Падение капитализации Рост прибыли Увеличился 3 25,65

03 «Северо-Западный телеком» Падение выручки Падение капитализации Падение прибыли Стал отрицательным 4 -8,88

04 «Мосэнерго» Выручка неизменна Падение капитализации Рост прибыли Не изменился 4 -8,20

Окончание табл.4

1 2 3 4 5 6

Q4 «Волга-Телеком» Падение выручки Падение капитализации Падение прибыли Уменьшился 4 -7,22

Q4 «ОМЗ» Рост выручки ниже среднего по выборке Падение капитализации Убытки Уменьшился 4 -15,56

Q4 «ЦентрТелеком» Рост выручки ниже среднего по выброке Падение капитализации Падение прибыли Стал положительным, но ниже среднего 4 0,93

Q4 «МГТС»** Рост выручки ниже среднего по выборке Падение капитализации Рост прибыли 4

Q4 «ЮТК»** Рост выручки ниже среднего Падение капитализации Падение прибыли 4

Примечания: * показано изменение спреда относительно среднего спреда за

период с 2002 по 2007 г.;

** данные взяты из аналитических отчетов.

Компании с догоняющим типом роста, которые имеют нулевое значением SGI в 2008 г., не улучшили своего положения и по-прежнему располагаются в ячейке Q4 как базовой, так и спредовой матриц качества роста. «ЦентрТелеком» получил положительный спред доходности, равный 0,93%. Одна компания имеет преимущества по темпу роста капитализации («ОМЗ») по сравнению с остальными компаниями ячейки Q4. «ОМЗ», «ЦентрТелеком» и «ЮТК», которые имеют SGI, равные 0,10, 0,06 и 0,05 соответственно, утратили темпы роста выручки и капитализации в меньшей степени, чем другие компании ячейки Q4.

В результате анализа характеристик роста компаний в 2008 г. можно сделать три главных наблюдения. Во-первых, несмотря на отрицательную динамику результатов деятельности компаний, выраженную в падении темпов роста продаж, капитализации, падении прибыли, относительные различия между компаниями в базовой матрице качества роста сохранились. Компании следуют передвижениям, свойственным им в системе координат базовой матрицы качества роста за 2002-2007 гг. Так, компании-лидеры утратили достигнутые прежде абсолютные значения темпов роста выручки

и капитализации. Однако это снижение было не столь значительным, как у компаний с типом роста, свойственным ячейке Q4. Компании со сбалансированным ростом сохранили относительное преимущество по критериям базовой матрицы. Во-вторых, анализ показывает, что компании с положительным SGI даже в условиях кризиса двигались к сбалансированному росту. Они смогли увеличить или, по крайней мере, не снизить темпы роста капитализации и выручки. Данное наблюдение касается и компаний с догоняющим ростом, отнесенных нами к «особым случаям». Если компания находилась в ячейке Q4 и при этом обладала положительным SGI, то стремление к качественному росту и перемещение в ячейки Q1, Q2 и Q3 были бы для нее более вероятными, чем для компаний, имеющих нулевой SGI. В-третьих, наблюдение основано на анализе зигзагов роста в двух типах матрицы. Располагаясь в различных ячейках базовой матрицы и имея положительный SGI, компании не меняли своего размещения и, соответственно, характеристик роста в кризисный год, демонстрируя устойчивость сформированного прежде типа роста.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Проведенный анализ позволяет обосновать новый инструмент финансового анализа роста компании — индекс устойчивости роста, удовлетворяющий принципам финансовой модели компании и задачам стратегической аналитики. Предлагаемый индекс SGI развивает инструментальную составляющую концепций обоснования корпоративных стратегий на основе создаваемой в компании экономической прибыли и фундаментальной стоимости. Индекс SGI обладает большим потенциалом для прикладного применения в работе советов директоров на этапе выработки ими стратегического видения для компании, в анализе и выборе стратегических альтернатив. Он может быть также использован и на этапе реализации стратегии как инструмент оценивания результатов компании и ее бизнес-единиц и в качестве финансовой составляющей осуществления бенчмар-кинга.

Анализ траекторий роста с помощью матриц двух видов — базовой, основанной на рыночной капитализации, и спредовой, основанной на экономической прибыли, — позволяет получить вывод о применимости индекса устойчивого роста как в публичных компаниях, так и в компаниях закрытого типа.

Отмеченные особенности создают дополнительные возможности и для эмпирических исследований стратегий роста на национальных выборках и для проведения сравнительных исследований. Результаты, которые будут получены в таких исследованиях, позволят существенно продвинуться в разработке прикладного инструментария анализа корпоративных стратегий.

Литература

Аналитик ИК «Ренессанс Капитал»: «Газпром» — прогноз финансовых показателей за III квартал 2008 г. по МСФО // РосФинКом. 2008 [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://rosfincom.ru/analytics/42045.html Взгляд на рынок // Аналитический отчет ИК «Проспект». 2006 [Электронный ресурс]. — Режим доступа: data.rbc.ru/public/071/showb.cgi/260906071.pdf Витковская С. Акционерам ЮТК повезло // Ведомости. 2002. № 88 (651). 27 мая. Волков Д. Л. Теория ценностно-ориентированного менеджмента: Финансовый и бухгалтерский аспекты. СПб.: Издат. дом С.-Петерб. ун-та, 2006. Газпром: Хорошие результаты 1-го квартала по МСФО // Аналитический отчет «Банк Москвы». 2007 [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www. bm.ru/ru/analyst_reports/thesharemarket/reviewsofemitters/2007/ Газпром нефть берет кредит. На 2,2 млрд долларов // РБК daily. 2007 [Электронный

ресурс]. — Режим доступа: http://www.rosinvest.com/news/331630 Ивашковская И. В. Управление стоимостью компании: вызовы российскому менеджменту // Российский журнал менеджмента. 2004. Т. 2. № 4. С. 113-132. Ивашковская И. В. Жизненный цикл организации: взгляд финансиста // Управление

компанией. 2006. № 11(66). C. 60-67. Ивашковская И. В. Финансовые измерения корпоративных стратегий // Аудит и финансовый анализ. 2007. № 5. С. 150-163. Ивашковская И. В., Пирогов Н. К. Финансовый анализ качества роста российских

компаний // Аудит и финансовый анализ. 2008. № 6. С. 194-201. Компания «Балтика» стабильно генерирует высокий денежный поток, что позволяет увеличивать дивиденды и осуществлять активные маркетинговые действия в течение длительного времени // Аналитика ИК «Ренессанс-Капитал», 2004 [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://corporate.baltika.ru/rn/2524 МГТС: Финансовые результаты за 2004 год // Аналитический отчет ИФ «Олма», 2005 [Электронный ресурс]. — Режим доступа: www.olma.ru/files/analytic/ MGTS_update_rus.pdf Пирогов Н. К., Саломыкова О. А. Анализ опционов роста компаний на растущих рынках капитала // Корпоративные финансы. Электронный журнал. 2007. № 2. С. 32-42.

Повышение рейтинга корпоративного управления ОАО «ВолгаТелеком» // Пресс релиз Эксперт РА, 2006 [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www. raexpert.ru/releases/2006/June24/ Принципы формирования инвестиционной программы ОАО «ЮТК» на 2005 г. // Пресс-релиз ЮТК. 2005. [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http:// www.stcompany.ru/investor/reliz/create?p_p_id=STC_LISTER_LIGHT_WAR_stclis-terlight&p_p_lifecycle=0&p_p_state=normal&p_p_mode=view&p_p_col_id=co-lumn-2&p_p_col_count=1&_STC_LISTER_LIGHT_WAR_stclisterlight_show=true&_ STC_LISTER_LIGHT_WAR_stclisterlight_articleId=48090 Рейтинг корпоративного управления ОАО «МГТС» по российской шкале понижен с РКУ-5,9 до РКУ-5,5; рейтинг по международной шкале оставлен без изменения // Аналитический отчет Standard&Poor's. 2006 [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.standardandpoors.ru/article.php?pubid=2585&sec=pr

Рябова А. Россия. «Балтика» премировала акционеров // КоммерсантЪ. 2008 [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://akcyz.com.ua/analytics/beer/345.html

Сарайкин А., Корюкин К. «Балтика» жжет: Компания «Балтика» выпустит пиво с перцем // Ведомости. 2005. N 191 (1472). 12 октября.

Томилина Э. Реакция фондового рынка на консолидацию российских телекомов // Слияния и поглощения. 2003. № 3 [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.ma-journal.ru/articles/33/

Adizes I. Corporate Lifecycles: How and Why Corporations Grow and Die and What to Do about It. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1988.

Adizes I. Managing Corporate Lifecycles. Paramus, NJ: Prentice Hall, 1999.

Berry C. H. Corporate Growth and Diversification // Journal of Law & Economics. 1971. Vol. 14. N 2. P. 371-384.

Black E. L. Life-Cycle Impacts on the Incremental Value-Relevance of Earnings and Cash Flow Measurers // Journal of Financial Statement Analysis. 1998. Vol. 4. N 1. P. 40—56.

Brush T. H., Bromiley P., Hendrickx M. The Free Cash Flow Hypothesis for Sales Growth and Firm Performance // Strategic Management Journal. 2000. Vol. 21. N 4. P. 455-472.

Damodaran A. Corporate Finance: Theory and Practice. 2nd ed. N. Y.: John Wiley and Sons, 2001.

Damodaran A. Investment Valuation: Tools and Techniques for Determining the Value of Any Asset. 2nd ed. N. Y.: John Wiley and Sons, 2002.

Danbolt J., Hirst I., Jones E.Measuring Growth Opportunities // Applied Financial Economics. 2002. Vol. 12. N 3. Р. 203-212.

Dunne P., Hughes A. Age, Size, Growth and Survival: UK Companies in the 1980s // Journal of Industrial Economics. 1994. Vol. 42. N 2. P. 115-140.

Evans D. S. The Relationship between Firm Growth, Size, and Age: Estimates for 100 Manufacturing Industries // Journal of Industrial Economics. 1987. Vol. 35. N 4. P. 567-581.

Geroski P., Gugler K. Corporate Growth Convergence in Europe // Oxford Economic Papers. 2004. Vol. 56. N 4. P. 597-620.

Geroski P. A., Machin S. J., Walters C. F. Corporate Growth and Profitability // Journal of Industrial Economics. 1997. Vol. 45. N 2. P. 171-189.

Greiner L. E. Evolution and Revolution as Organizations Grow // Harvard Business Review. 1972. Vol. 50. July-August. N 4. P. 37-46.

Hall B. H. The Relationship between Firm Size and Firm Growth in the US Manufacturing Sector // Journal of Industrial Economics. 1987. Vol. 35. N 4. P. 583-606.

Higgins R. C. Analysis for Financial Management. N. Y.: McGraw-Hill, 1998.

Hiltrud L., Ringbeck J., Schulte-Bockum J. Managing Expectations for Value // The McKin-sey Quarterly. 2000. N 4. P. 12-14.

Jovanovic B. Selection and the Evolution of Industry // Econometrica. 1982. Vol. 50. N 3. P. 649-670.

Kracaw W. A., Lewellen W. G., Woo C. Y. Corporate Growth, Corporate Strategy, and the Choice of Capital Structure // Managerial and Decision Economics. 1992. Vol. 13. N 6. P. 515-526.

McEachern W. A. Corporate Control and Growth: An Alternative Approach // Journal of Industrial Economics. 1978. Vol. 26. N 3. P. 257-266.

McGrath J., Kroeger F., Traem M., Rockenhaeuser J. The Value Growers. Achieving Competitive Advantage through Long-Term Growth and Profits. N. Y.: McGraw-Hill, 2001.

Olsen E., Plaschke F., Stelter D. Avoiding Cash Trap. The Challenges of Value Creation when Profits are High: The 2007 Value Creators Report. The Boston Consulting Group, Inc., 2007.

Pereiro L. Valuation of Companies in Emerging Markets. A Practical Approach. N. Y.: John Wiley and Sons, 2002.

Singh A., Whittington G. The Size and Growth of Firms // Review of Economic Studies. 1975. Vol. 42. N 1. P. 15-26.

Stuart T. E. Interorganizational Alliances and the Performance of Firms: A Study of Growth and Innovation Rates in a High-Technology Industry // Strategic Management Journal. 2000. Vol. 21. N 8. P. 791-811.

Varaiya N., Kerin R. A., Weeks D. The Relationship between Growth, Profitability, and Firm Value // Strategic Management Journal. 1987. Vol. 8. N 5. P. 487-497.

GraTM nocTynn^a B peaaKu;Hro 20 ceHTaápa 2009 r.