Моделирование рынков капитала с учетом поведенческих аспектов

8 (344) - 2009

Финансовые ресурсы

моделирование рынков капитала с учетом поведенческих аспектов

Е.В. НЕНАШЕВА, старший менеджер Управления корпоративных финансов «Альфа-Банка»,

г. Москва

Рынки капитала представляют собой динамические, постоянно адаптирующиеся к окружающим условиям системы, движимые иррациональностью участвующих в торгах инвесторов. На реальных рынках нарушаются базовые предпосылки классической теории рынков капитала о рациональности агентов, информационной эффективности. Как результат к оценке и прогнозированию таких систем теоретически некорректно применять стандартный аппарат математической статистики и эконометрики классических моделей типа CAPM, APT. Построение прогнозов на их основе дает стабильные и значительные ошибки.

При этом вопрос прогнозирования динамики рынков капитала не является формальным и теоретическим, но, напротив, приобретает все большую актуальность. Финансовые рынки стали неотъемлемой частью экономики любого государства, индикатором степени ее развития, двигателем, способствующим либо препятствующим нормальному функционированию реального сектора. Вопросы доступности капитала, факторы, определяющие интерес инвесторов к тому или иному активу, стали особенно актуальны в течение последних месяцев, характеризующихся масштабной нестабильностью на финансовых рынках, отразившейся в бегстве капиталов из инвестиций, замедлении темпов экономического роста и банкротствах в реальном секторе как в России, так и по всему миру. Именно в настоящий момент стала особенно очевидной иррациональная природа поведения рынков, направляемых решениями массы иррациональных же инвесторов. Ярко, как никогда, обозначилась неадекватность большинства накопленных к настоящему моменту инструментов анализа решений инвесторов и прогнозирования рынка капиталов. Резко повысилась ценность знаний о движущих силах рынка, обла-

дания работающими методиками и алгоритмами, позволяющими учесть фактор психологии при прогнозировании его динамики. При этом можно предполагать, что неподчинение рынков правилам рациональности и несоответствие гипотезе эффективности сохранятся и после того, как ситуация на фондовых площадках стабилизируется, и мировая экономика перешагнет турбулентность очередного кризиса. Следовательно, можно ожидать, что актуальность учета фактора иррациональности присутствующих на рынках инвесторов, его формализации и использования в процессе анализа и прогнозирования на рынках сохранится, принимая во внимание свежесть пережитого опыта.

В настоящей статье автор предлагает новый подход к прогнозированию показателей доходности финансовых активов. На базе предложенного подхода строится детальная модель прогнозирования доходности долевых активов (акций). При этом, с точки зрения автора, используя предложенную методику, становится возможным разработать модели прогнозирования доходности других финансовых активов, на динамику которых оказывает существенное воздействие фактор иррациональности рынков капиталов.

Ограничения моделируемого объекта. Анализ деятельности финансовых рынков показывает наличие специфических, не учитываемых классическими моделями, но принципиальных для прогнозирования, особенностей принятия решений массой участников рынка.

1. Субъективность понятия «фундаментальная рыночная стоимость». Использование ориентированных на получение фундаментальных показателей моделей для финансовых рынков, движимых иррациональными силами, с точки зрения автора, сильно ограничено. Они могут применяться для

проведения анализа и понимания базовых закономерностей и взаимосвязей факторов на рынках капитала. Однако попытки построить прогнозы будущей динамики рынка на базе таких моделей обречены на неудачу. С одной стороны, это связано с тем, что информационно неэффективные рынки капитала редко находятся в состоянии равновесия на уровне, соответствующем фундаментальной стоимости обращающихся активов1. С другой стороны, само понятие «фундаментальная рыночная стоимость» относится к разряду метафизических понятий, существующих на уровне идеи.

Истинная стоимость, определяемая фундаментальными факторами, существует в чистой абстракции. Формируемая объективно и непредвзято, она представляет собой приведенную стоимость потоков, ассоциируемых с владением некоторым финансовым активом2. Что существенно, уровень фундаментальной рыночной стоимости в каждый момент времени един для любого рыночного игрока. Однако любые попытки оценить ее на практике изначально оказываются безнадежно субъективными. Каждый из параметров основного инструмента, используемого для определения фундаментальной стоимости, — моделей доходного подхода к оценке стоимости активов — зависит от предположений производящего расчеты. Субъективизмом страдают исторические показатели оцениваемого актива: выручка, издержки, доходность собственного капитала, оборачиваемость задолженности и пр. Еще более субъективными являются прогнозные показатели доходов и расходов бизнеса, денежных потоков, иных дисконтируемых величин, поскольку они, с одной стороны, опираются на субъективно скорректированные исторические данные, а с другой, включают в себя не менее субъективные предположения относительно изменения упомянутых показателей в будущем. Ставка дисконта, по которой происходит приведение стоимости рассчитанных потоковых показателей к текущему моменту времени, количество таких ставок, используемых для расчетов,

1 Следует отметить, что информационная эффективность рынков капитала не обязательно означает равенство текущих цен фундаментальной стоимости, однако для целей текущей дискуссии это несущественно.

2 Рыночная стоимость, являющаяся фундаментальным уровнем для цен на финансовых рынках, должна быть едина для любого осведомленного, свободно действующего рыночного инвестора, заключающего сделку купли-продажи финансового актива. Рыночную стоимость следует отличать от инвестиционной стоимости, предполагающей субъективную компоненту оценки. Субъективизм инвестиционной стоимости заключается в учете специфических особенностей инвестора в процессе оценки финансового актива.

продолжительность прогнозного и постпрогнозного периодов и множество других параметров определяются каждым оценщиком самостоятельно на базе индивидуального опыта, знаний и предположений.

Как результат рассчитываемая фундаментальная рыночная стоимость различна для каждого аналитика, взявшегося за расчеты, и для каждого же аналитика она меняется во времени в зависимости от преобладающего у него в настоящий момент настроения, информационного фона вокруг него, его персонального «ощущения» будущей динамики развития компании, не говоря уже об имеющемся объеме знаний.

2. Игнорирование инвесторами фундаменталь-ньж факторов стоимости. Интуитивное понимание данного факта, подкрепленное иррациональностью мышления, приводит к тому, что большинство участников рынков капитала не ориентированы на фундаментальные факторы при формировании своих оценок и прогнозов.

Как показывает практика финансовых рынков, бухгалтерские показатели прибыльности часто воспринимаются как более важные по сравнению с финансовыми показателями денежных потоков. Так, опросы финансового менеджмента крупных западных компаний3 показывают, что инвестиционное сообщество присваивает наибольшую важность факту наличия у компании прибыли как таковой (65,2 % опрошенных), величине поквартальной прибыли в динамике (85,1 % респондентов), заключениям покрывающих аналитиков по оценке динамики доходов компании (73,5 % опрошенных). Эмпирические исследования показали большую значимость фактора разницы показателей прибыльности по бухгалтерской отчетности по сравнению с разницей в показателях операционного денежного потока для объяснения вариации цен на акции4.

3 Graham J. R., Harvey C. R, Rajgopal S. The economic implications of corporate financial reporting, 2005. Авторы провели интервьюирование 421 финансового менеджера крупных западных компаний с целью определить, какие факторы оказывают наибольшее влияние на принятие решений относительно отражения результатов деятельности компании в отчетности. Опросы финансовых менеджеров, а не непосредственно участников рынков капитала, представляют косвенную оценку степени важности того или иного фактора для инвесторов и аналитиков. Однако, принимая во внимание активную вовлеченность финансовых менеджеров во взаимодействие с инвестиционным сообществом, и, что более важно, их чувствительность к ответной реакции рынка, можно ожидать, что в целом указанная косвенная оценка корректно отражает мнение инвесторов и аналитиков.

4 Rayburn J. The association of operating cash flow and accruals with security returns. 1986; Barth M, Cram D, Nelson K. Accruals and prediction of future cash flows. 2001.

Кроме того, ориентируясь на эвристики репрезентативности и доступности, участники рынков придают особое значение динамике доходности во времени, активно пользуясь правилами грубой экстраполяции обнаруженных трендов при прогнозировании. Эмпирическим подтверждением может служить зафиксированный на практике факт того, что, при прочих равных условиях, фирмы, демонстрирующие постепенный рост прибылей во времени, торгуются на рынке с премией по сравнению с аналогичными, подобного сглаженного роста не имеющими5. Одновременно было отмечено, что растущие компании, которым не удается достичь тех показателей доходности, которых, с точки зрения аналитиков и инвесторов, они должны были достичь, отмечают существенное падение цен на свои акции в день объявления финансовых результатов6.

Единственным фундаментальным фактором, оказывающим значительное влияние на формирование оценок и прогнозов на финансовых рынках, по наблюдению автора, является ожидаемый темп роста компании7 (более 70 % опрошенных аналитиков указали ожидаемый рост как наиболее существенный параметр, определяющий величину P/E)8. Однако практическое определение его величины полностью субъективно. При этом значимость, которую придают данному фактору участники рынков, необоснованно высока. Как результат, показатель ожидаемого темпа роста становится стержнем, вокруг которого раскручивается маховик иррациональности аналитиков и инвесторов (ярким примером является бум интернет-компаний, продававших очень высокие ожидаемые темпы роста по очень высоким ценам).

3. Короткие горизонты инвестирования и анализа. Короткие горизонты инвестирования объясняются эффектами избыточной самоуверенности и оптимизма, свойственными всем без исключения инвесторам на рынке. Упомянутые эффекты позволяют каждому считать, что он лучше рынка может найти и отобрать релевантную для оценки и прогноза информацию, обработать ее должным обра-

5 Barth M, Elliot J., Finn M. Market rewards associated with patterns of increasing earnings. 1999.

6 SkinnerD, Sloan R Earnings surprises, growth expectations and stock returns or don't let an earnings torpedo sink your portfolio. 2002.

7 Как правило, под темпами роста компании понимаются темпы увеличения основных статей денежных потоков. Однако на практике используется темп роста выручки либо скорректированного с учетом изменений количества акций показателя EPS.

8 Block S. A study of financial analysts: practice and theory. 1999;

Houge and Loughran. Cash flow is king: cognitive errors by inves-

tors. 2000.

зом, определить истинную стоимость актива, равно как и динамику будущего движения цены к ней, и в итоге переиграть рынок. При этом неумение объективно отбирать и обрабатывать информацию приводит к тому, что большинство исследователей путает информационный шум с реально влияющими на стоимость новостями и активно торгует «на слухах». Как результат, на рынках наблюдается нерационально высокие объемы торгов и короткие горизонты вложений. Средний период вложения средств в фонды взаимных инвестиций в США снизился с 10 лет в 1950-х гг. до 4 лет в настоящее время. Средний период держания акций, обращающихся на NYSE, уменьшился с 8 лет в середине 1950-х гг. до 11 мес. на текущий момент9.

Как показывает опыт автора, аналитики также ориентированы на короткие горизонты при проведении исследований и выработке рекомендаций. Основной акцент их внимания обычно сосредоточивается на предшествующих 12 мес. деятельности компании и динамики ее акций (повышательный тренд цены на акции в предшествующий год является одним из наиболее существенных факторов при выработке рекомендаций). При этом максимальный период, на который аналитики осуществляют прогнозирование динамики цен, это год — полтора (обычно предполагается, что при отсутствии каких-либо значительных ограничивающих факторов это достаточный период для реализации так называемого upside110 или коррекции цен вниз). Сокращение горизонтов анализа вполне разумно, поскольку фокус внимания инвесторов на рынке смещен в сторону квартальных и годовых результатов.

Как результат коротких горизонтов теряет смысл аргумент современных апологетов гипотезы эффективных рынков и классической теории рынков капитала о краткосрочности иррациональных колебаний и достижимости ценами фундаментального уровня в долгосрочном периоде. Инвестиционное сообщество не только не ориентируется на фундаментальные факторы при принятии решений, оно не занимает рыночные позиции на период, достаточно протяженный, чтобы цены до-

9 Bogle J. C. The mutual fund industry 60 years later: for better or worse? 2005.

10 Upside — потенциал роста цены акций обычно рассчитывается как разница между фундаментальной стоимостью на текущий момент и текущей ценой акций либо как разница между фундаментальной стоимостью на некоторый момент в будущем (один-два года) и текущей ценой акций. Аналогично downside представляет собой потенциал снижения цены акций, в случае если текущая цена превышает фундаментальную стоимость (финансовый сленг).

стигали фундаментальных значений. Определение арбитражных возможностей в классическом их понимании11 становится невозможным, поскольку практически невыполнимым становится расчет пе-реоцененности/недооцененности активов (считаемых, как известно, относительно фундаментальной стоимости). Реализация арбитражных возможностей в классическом их понимании участникам рынка не интересна, большая часть рынков долевого капитала стабильно демонстрирует иррационально спекулятивный характер, не имеющий отношения к арбитражу рациональных инвесторов.

4. Неспособность инвесторов и аналитиков к прогнозированию. Как итог, рассчитать фундаментальные показатели (стоимости, доходности, риска) становится невозможно технически и бесполезно с точки зрения практики. По мнению автора, это сокращает практическую значимость моделей, ориентированных на получение в качестве результата объективной фундаментальной равновесной стоимости (или связанной с ней доходности), а также моделей, содержащих объективную фундаментальную стоимость (или связанную с ней доходность) в качестве одного из компонентов результата. Соответственно, необходим новый подход к построению моделей, отличный от предлагаемых ранее.

При выработке нового подхода необходимо помнить, что искомая модель — модель прогнозирования. Цель такой модели — получение достоверных, подтверждаемых практикой, прогнозных значений доходности. При этом фактическая динамика показателей рынков капитала определяется инвестиционными решениями участников, которые в свою очередь базируются на составляемых ими прогнозах будущих изменений доходности и риска. Однако люди в силу своей психологии не в состоянии строить корректные прогнозы. Как показывает практика, большая часть прогнозов не реализуется. В значительной части случаев прогнозы оказываются отложенным во времени отражением фактического движения рынка. Под воздействием ряда психологических эффектов люди строят прогнозы, сознательно или неосознанно перенося тренды последних периодов на будущее.

При этом аналитики, занимающиеся оценкой и прогнозированием на финансовых рынках, при составлении прогнозов в значительной степени под-

11 В классической теории рынков капитала арбитражные возможности возникают, когда текущие цены на активы отклоняются от уровня фундаментальной стоимости. Реализация таких арбитражных возможностей связана с уверенностью рациональных инвесторов в том, что цены через некоторый период времени вернутся к фундаментальному уровню.

вержены эффекту «толпы». Этому способствуют боязнь потери репутации в случае промаха аналитиками крупных инвестиционных домов, слабые аналитические возможности и стремление подражать известным специалистам аналитиками менее известных финансовых институтов, многочисленные ограничения при выдаче рекомендаций в глобальных банках и ряд других причин. Стадный инстинкт, присущий ряду аналитиков, был зафиксирован статистическими исследованиями на зарубежных рынках12 и в рамках прямых опросов на российском рынке13.

Но, несмотря на систематическое невыполнение прогнозов, участники рынков капиталов (в первую очередь исследующие компании аналитики) упорно продолжают заниматься прогнозированием, не теряя уверенности в высоком качестве собственных предсказаний. Когда прогнозы не оправдываются, самоуверенность и оптимизм позволяют индивидам находить обоснованные, с их точки зрения, оправдания, варьирующие от простого «если бы, то» до «время еще не наступило»14.

Веру в реализуемость прогнозов сохраняют и те участники рынка, которые напрямую прогнозированием не занимаются, а используют предсказания, составленные другими, при принятии инвестиционных решений (непосредственно вкладывающие средства инвесторы). В данном случае существенную роль играет неосознанная приверженность инвестиционного сообщества гипотезе эффективных рынков, а именно, уверенность в том, что для того, чтобы обыграть рынок, надо обладать как можно большим объемом информации, знать больше, чем прочие инвесторы на рынке. Одной из возможностей в таком случае является обладание наилучшими прогнозами. Вторым существенным компонентом, поддерживающим веру в прогнозы, является эффект «якорения». Как показывает практика, при принятии решений в неизвестной области люди склонны полагаться на имеющиеся в распоряжении показатели, как на «якоря». При этом выбираемые показатели могут быть абсолютно нерелевантны решаемой проблеме, поскольку выбор индивиды могут совершать неосознанно. В данном случае применимость выбираемых пока-

12 Bernhardt D, Campello M., Kutsoati E. Who herds? 2004; Jegadeesh N., Kim W. Do analysts herd? An analysis of recommendations and market reactions. 2007; Trueman B. Analyst forecasts and herding behaviour. Review of financial studies. 1994.

13 Говорун Ю, Шевелькова О. Бежать впереди толпы // $Money. 2007. № 48. (26 февр.).

14 Montier J. Seven sins of fund management. 2005. Tyska, Zielonka. Expert judgements: financial analysts versus weather forecasters. 2002.

зателей для решения задач прибыльного инвестирования очевидна, однако качество используемых прогнозов часто игнорируется.

5. Приоритет «понятийных» прогнозов над формальными. Однако инвестиционные решения на рынках принимаются не в полном соответствии с рекомендациями, составленными на основании результатов моделей и сформированных прогнозов, хотя и с их учетом. Происходит корректировка полученных результатов моделей и прогнозов с использованием массива дополнительной информации. Изначальные значения становятся исходной точкой- «якорем», к которой тяготеет скорректированное значение. Примерами подобных «якорей» на финансовых рынках являются рассчитанные на базе классической теории рынков капитала величины доходности актива Яа и прогнозной цены на актив, базирующейся на основании фундаментальной рыночной стоимости бизнеса Pa.

По сути, инвестиционный бизнес является уникальной сферой, в которой активно используется масса формализованных моделей прогнозирования, однако фактическое принятие решений происходит на основании «понятийных» прогнозов. Другими словами, индивиды самостоятельно с использованием «правил большого пальца» формируют прогнозы динамики параметров финансового рынка, затем сопоставляют получаемые в результате формального моделирования величины с составленными «понятийными» прогнозами и, в случае расхождения, корректируют результаты прогнозов формальных моделей в направлении «понятийных».

6. Доминирующая роль «аналитиков». Анализ формальной структуры инвесторов на финансовых рынках показывает, что основными вкладывающими средства участниками рынков являются следующие группы:

— институциональные инвесторы: фонды, инвестиционные и коммерческие банки и прочие институты (имеют собственные аналитические департаменты и формируют инвестиционные решения на основании их рекомендаций, лица, принимающие конечные решения об инвестировании, как правило, обладают финансовым образованием аналогичным тому, которое имеют аналитики);

— розничные инвесторы (имеют ограниченные аналитические мощности, при принятии инвестиционных решений находятся под влиянием участников первой группы).

При этом, с точки зрения автора, участниками, оказывающими определяющее воздействие на решение обеих групп инвесторов, а значит, и на дина-

мику показателей финансовых рынков в целом, на данный момент является условная категория «аналитиков». К «аналитикам» автор относит: 1) специалистов инвестиционных подразделений фондов, коммерческих банков, иных институциональных инвесторов; 2) лиц, непосредственно связанных с принятием инвестиционных решений в фондах, коммерческих банках, иных институциональных инвесторах, а также 3) специалистов аналитических департаментов инвестиционных банков и специализированных организаций, выпускающих аналитические отчеты и рекомендации для широкого круга инвесторов. Среди ключевых характеристик обозначенной категории, влияющих на выработку решений, автор выделил следующие:

— оперирование чужими (не своими) денежными средствами;

— наличие опыта работы на рынке;

— наличие специфических финансовых и статистических знаний;

— отсутствие таких особенностей широких масс населения, как незнание статистического аппарата и неумение корректно оперировать финансовыми показателями.

Как показывает практика, важность фактора аналитических экспертных прогнозов на современных рынках капитала трудно переоценить. Так, эмпирические исследования зафиксировали за последние годы существенный рост силы реакции рынка на отсутствие согласующихся прогнозов аналитиков по поводу перспектив той или иной компании, особенно если традиционно аналитики уделяли много внимания данной компании. Часто указанная реакция даже существенней чем реакция на сокращение уровня доходов бизнеса по сравнению с прошлым годом15.

Резюме ограничений моделируемого объекта. Подводя итог вышеизложенному, необходимо отметить, что новая модель прогнозирования должна учитывать следующую специфику современных финансовых рынков:

— при принятии инвестиционных решений участники рынков ориентируются на прогноз динамики основных показателей рынка (доходности, риска). При этом психологические эффекты сохраняют незыблемость веры в возможность прогнозировать на рынках капитала и реализуемость указанных прогнозов;

— участники рынка не заинтересованы в расчетах фундаментальных показателей цены, доходности , риска. Инвестиции на финансовых рынках в на-

15 Brown L, Caylor M. A temporal analyses of quarterly earnings thresholds. 2005.

стоящее время, как правило, носят краткосрочный спекулятивный характер и не имеют отношения к арбитражу рациональных инвесторов;

— практика показывает, что люди не способны строить корректные прогнозы. Указанное замечание относится как к субъекту моделирования, так и непосредственно к тому, кто будет применять предложенную автором модель;

— сформированные на базе любых формальных моделей прогнозы обычно корректируются индивидами с тем, чтобы итоговые результаты соответствовали индивидуальным «понятийным» прогнозам. В результате разрабатываемые прогнозы динамики финансовых рынков, как правило, носят смещенный относительно рациональных объективных прогнозов характер;

— сформированные и озвученные прогнозы служат устойчивым «якорем» для большинства инвесторов. Чем более согласованным является общий прогноз инвестиционного сообщества, тем большей силы «якорь» он формирует для инвесторов;

— принимая во внимание высокую чувствительность рыночной системы к начальным условиям, корректное долгосрочное прогнозирование

на финансовых рынках объективно практически нереализуемо ни в какой форме.

модель прогнозирования доходности на финансовых рынках — Perceived Forecasted Return Model (PFRM).

Обоснование подхода к моделированию. Итак, большинство участников рынков отдает себе отчет в том, что их целью является не спрогнозировать долгосрочную фундаментальную стоимость актива и базирующуюся на ней доходность, но переиграть рынок. Работа на рынках долевого капитала предполагает подбор компаний, акции которых покажут высокие темпы роста в прогнозном периоде, либо, напротив, падение. Задача заключается в корректном прогнозе доходности того или иного актива. При этом мало значения имеет тот факт, соответствуют ли текущие цены на рынке фундаментальным и будут ли они двигаться в направлении фундаментальных показателей в будущем. Цель состоит в том, чтобы предсказать движение рынка раньше того момента, когда это самое движение будет осуществлено.

Большинство инвесторов на современных рынках капитала оперирует на 1 — 2-м уровне стратегического мышления. Применительно к рынкам капитала определение уровней мышления

выглядит следующим

Фактические решения и прогнозы

-е-1

S I X

m

о £

2-й уровень

Средние ожидания рынка I относительно решения среднестатистического нерационального инвестора

x

Оценка аналитика, каким будет решение среднестатистического нерационального инвестора

3

Рис. 1. Уровни принятия решений на рынках капитала

образом (рис. 1):

0-й уровень — прогнозы/решения рационального экономического агента, основанные на классической теории рынков капитала;

1-й уровень — прогнозы/решения иррационального участника финансовых рынков, смещенные относительно 0-го уровня в силу действия психологических особенностей принятия решений;

2-й уровень — средние прогнозы инвестиционного сообщества в целом относительно того, какими будут решения среднего иррационального инвестора на рынке;

3-й уровень — средние ожидания рынка

Компоненты модели

Источник информации для модели

Прогнозное значение

рис. 2. Концепция модели прогнозирования на финансовых рынках

относительно того, каковы будут средние ожидания рынка относительно решения среднего иррационального инвестора, и т. д.

Соответственно, для формирования корректных прогнозов и опережения рынка новая модель должна реплицировать двухуровневое, а в идеальном случае — трехуровневое стратегическое мышление. Моделирование двухуровневого мышления означает прогноз того, куда в среднем двинется рынок в будущем. Моделирование трехуровневого мышления предполагает предсказание того, куда, по среднему ожиданию рынка, он (рынок) двинется в будущем.

При этом при наличии общеизвестного рационального решения/прогноза (0-й уровень) либо широко известного среднего иррационального решения/прогноза (1-й уровень) это решение/ прогноз становится «якорем» для всех участников рынков капитала, даже при последующих попытках подняться на более высокие уровни мышления и принять во внимание нерациональность остальных участников финансовых рынков.

Концепция модели прогнозирования на финансовых рынках. Таким образом, для корректного прогнозирования на рынках капитала требуются не столько выдающиеся математические способности, сколько готовность постичь иррациональность финансовых рынков, понимание людских слабо-

стей и собственных аналитических ограничений.

Другими словами, модель прогнозирования на финансовых рынках должна учитывать некое агрегированное решение/прогноз самого рынка относительно его будущей динамики, по крайней мере, в той форме, в которой подобную информацию возможно получить (объективный компонент модели). Кроме того, модель должна содержать ряд корректирующих компонентов, позволяющих учесть ряд фактов, а именно:

— последующую обработку изначального решения/прогноза рынка, которую проведет большинство участников рынка (учет факта преобладания «понятийных» прогнозов над формальными расчетными, субъективный компонент модели);

— изначальный субъективизм оценок и прогнозов индивида, применяющего модель прогнозирования (учет факта присутствия психологических «аномалий» у оценивающего аналитика и их влияния на формируемый прогноз, субъективизм оценивающего аналитика).

Таким образом, общая концепция модели прогнозирования на финансовых рынках имеет следующий вид (рис. 2):

Прогнозное значение = Объективный компонент модели + Субъективный компонент модели — Субъективизм оценивающего аналитика, где Объективный компонент модели формируется на основании наблюдений решений/прогнозов инвесторов на конкретном рынке капитала;

Субъективный компонент модели формируется путем комбинации наблюдений конкретного рынка капитала и общего знания «правил» функционирования финансовых рынков и иррациональности поведения инвесторов;

Субъективизм оценивающего аналитика предполагает корректировки с учетом знаний психологических особенностей поведения и индивидуальности использующего модель индивида.

структура модели прогнозирования на финансовых рынках. На базе проведенного анализа особенностей принятия решений инвесторами, а также с учетом ограничений и введенных предпосылок модели автор предлагает следующую структуру модели прогнозирования на финансовых рынках (рис. 3):

1-й у роист»

Прогнозное значение

обьекшьныи комионеш модели

Прогнозное значение

«Якорь»

+

+

2-й \ рши'нь

(ЛоЬСКШР.ИЫИ КОМИОИСШ

модели

Субьскппшая коррскшрор,ка «якоря»

Коррскшрор,ка про| 1101а. ирор,олмчая рынком

3-й \ рши'нь

Рис. 3. Общая структура модели прогнозирования на финансовых рынках

Прогнозное значение = «Якорь» + Субъективная корректировка «Якоря» — Субъективизм оценивающего аналитика.

«Якорь». Как было показано ранее, получить объективную оценку фундаментальной стоимости (или доходности, рисков) в реальности не представляется возможным, поэтому по рынку распространяются смещенные субъективные оценки/прогнозы, соответствующие 1-му уровню мышления. Такой консенсус-прогноз представляет собой изначальный ориентир для большинства игроков на рынке, предсказание, куда будет двигаться рынок силами нерациональных инвесторов. Что интересно, движение в предсказанном направлении часто происходит не потому, что срабатывают факторы, заложенные в прогноз, а потому, что данный прогноз формирует ориентиры для большей части рынка. Именно подобные формальные или неформальные консенсус-прогнозы предлагается использовать в качестве «якоря».

Субъективная корректировка «якоря». Она является компонентом, определяемым на основании текущего состояния рынка, доминирующих на нем настроений. Он включает в себя две части: набор факторов и корректировок, принимаемых во внимание инвесторами на рынке при построении «понятийных» прогнозов (в противовес формальным прогнозам) и дополнительный набор корректировок, которые целесообразно провести оценивающему аналитику для формирования прогноза того,

куда будет двигаться рынок и какова будет доходность определенного актива.

Что существенно, с точки зрения автора, — здесь нет возможности разработать корректную удобную в использовании формализованную модель учета психологических аномалий рынка. Данный компонент модели предлагается построить по принципу неформализованных моделей. Такие модели не предполагают формальной математически выраженной зависимости между прогнозируемым показателем и факторами, его определяющими. Неформализованная модель представляет собой набор объясняющих факторов, которые необходимо проанализировать, и цепь логических заключений, взаимоувязывающих все входящие компоненты модели. Конкретные результирующие значения получаются путем экспертных заключений на основании логики неформализованной модели и анализа силы и направления влияющих факторов16.

В целом следует отметить, что включение неформализированного компонента в формали-

Доио.пнпс.п.ная коррскшрор,ка оцс1111Р.а1ощс1о ана. ппика

16 Неформализованные модели активно и повсеместно используются отраслевыми аналитиками при прогнозировании мировых цен на различные виды сырья и товаров, как-то: металлы, зерно, удобрения. В данных условиях неформализованные модели признаются наиболее корректным способом прогнозирования, дающим наиболее приближенный к действительности результат. Например, при построении прогноза динамики мировых цен на удобрения аналитики составляют прогноз натуральных объемов предложения удобрений на основании предположений относительно ввода-вывода из строя производственных мощностей, динамики добычи-истощения-разработки новых фосфоритных-калийных месторождений, обеспеченности регионов природным газом, прочим сырьем и т. д. Аналогичным образом анализ темпов роста населения по регионам, изменений уровня жизни, сокращения-увеличения посевных площадей и плодородия почв, а также ряда других факторов позволяет сформировать прогноз динамики натуральных объемов спроса на удобрения. Именно соотношение текущего и прогнозируемого на будущее спроса и предложения на удобрения будет определять динамику цен. Однако формальной математической зависимости дефицита/профицита и инфляции цен на удобрения не существует. Заключения об уровне цен в будущем формируются конкретным отраслевым аналитиком на основании проведенного анализа и имеющегося опыта.

зованный и математизированный процесс анализа стоимости бизнеса или построения портфеля (для целей чего рассчитывается, например, прогноз доходности) не является чем-то исключительным и неприемлемым в инвестиционной практике. По сути, аналогичная работа по формализации качественных параметров и переложения их в количественные оценки происходит, например, в портфельном менеджменте на этапе, когда качественное описание профиля инвестора укладывается в количественные показатели приемлемого риска и требуемой доходности.

Корректировка на субъективизм оценивающего аналитика. Высокая доля субъективизма при использовании предлагаемой модели неизбежно приведет к тому, что применение модели для прогноза доходности одно и того же актива будет давать различные результаты у каждого оценивающего аналитика. Наиболее оптимальным решением задачи нивелирования субъективизма оценивающего аналитика является использование групповой оценки с привлечением как минимум трех — пяти экспертов. Оно предполагает самостоятельную выработку независимых оценок без коллективного обсуждения с соучастниками и последующее усреднение результатов без какой-либо предварительной их корректировки. Индивидуальные оценки должны иметь одинаковый вес в итоговом результате, а ни один из оценивающих аналитиков не должен использовать собственный авторитет для влияния на решения, вырабатываемые другими.

Принимая во внимание незначительный размер группы оценивающих аналитиков, желательно использовать индивидуальные оценки максимально высокого качества. Поэтому при выработке решений каждый из участвующих аналитиков должен максимально контролировать степень «смещенности» своих заключений под влиянием психологии, чему может способствовать так называемая карта «красных флагов» 17.

модель прогноза доходности акций (PFRM). Модель имеет вид:

Яааф- = Яа (САРМ) + ХЩ -Е,

где Я^] — прогнозная доходность акции за период времени £

Яа (САРМ) — агрегированная (усредненная) доходность — «якорь» по модели САРМ (модифицированной САРМ) за период времени £

— суммарная корректировка «якоря» на базе карты факторов неформализованной модели;

17 Комментарии ниже по тексту.

Е — суммарная корректировка на субъективизм оценивающего аналитика на базе карты «красных флагов» (в случае использования групповой оценки корректировка на субъективизм оценивающего аналитика предполагает также усреднение индивидуальных результатов К.а4]„ где] = 1,..., п — ко-

а ]

личество оценивающих аналитиков).

Алгоритм построения прогноза на базе модели PFBM приведен на рис. 4.

«Якорь» Яа (САРМ). Как показывает практика, наиболее распространенной на финансовых рынках моделью расчета доходности на собственный капитал является модель САРМ в классическом и модифицированном вариантах. Популярность модели объясняется привычностью, простотой использования и безальтернативностью. Именно результаты данной модели, с точки зрения автора, целесообразно использовать в качестве «якоря». При расчете «якоря» для модели прогноза доходности целью является определение значения либо диапазона значений (с несущественным разбросом), который большинство участников конкретного рынка получают в процессе своих вычислений требуемой доходности на собственный капитал при инвестировании в конкретный финансовый актив (акции). Значением «якоря» является не фундаментальная доходность актива в будущем, но средние ожидания конкретного рынка относительно доходности этого актива. В связи с этим наиболее корректным при определении «якоря» является сбор информации на выбранном финансовом рынке и определение консенсус-прогноза аналитиков.

Корректировка значения «якоря» Полу-

ченное в результате формального моделирования значение прогнозируемой доходности подвергается корректировкам в первую очередь самими участниками рынка. Как результат для получения корректного прогноза необходимо оценить агрегированное смещение, производимое рынком, сохраняя при этом позицию стороннего наблюдателя (трехуровневое мышление). Автор формирует карту факторов для корректировки «якоря» и предлагает использовать их в качестве факторов неформализованной модели, оценивая размер каждой корректировки на основании экспертного мнения с учетом замечаний, приведенных в Карте факторов неформализованной модели и карте «красных флагов». При этом критериями отбора релевантной информации являются:

— значительный масштаб обсуждаемости информации (определяемый по количеству новостных источников, обративших на него внимание);

Алгоритм построения прогноза доходности акций участниками финансовых рынков

Алгоритм расчета прогноза доходности согласно модели РЕЯМ Данные, собираемые на рынке Корректировки и переоценки

Рис. 4. Модель прогноза доходности финансовых активов

— долгосрочность обсуждаемости информации (определяющей степень устойчивости «якоря», формируемого в сознании участников рынков данным событием);

— экспертная оценка степени объективной значимости данного события для рынков капитала (определяемая на базе экономической теории, например, ограничения на увеличение цены компанией со стороны антимонопольного органа) и субъективной значимости для инвестиционного сообщества (определяемая путем оценки эмоционального напряжения обсуждения события, наличия прошлого опыта избыточной реакции на похожие события и прочих фактов);

— экспертная оценка степени долгосрочнос-ти влияния данного события на рынки капитала и динамику конкретного финансового актива (определяется на основании выбранного периода прогнозирования доходности, предполагает отбор только той информации, ожидаемое влияние которой сохранится на период прогнозирования).

Карта факторов неформализованной модели:

1. Фактор upside/downside. Основное различие результатов модели САРМ и итогового прогноза доходности, на который ориентируются участники

рынка, заключается в учете фактора upside/downside. Получаемая на базе модели САРМставка доходности на собственный капитал, как правило, используется аналитиками в рамках доходного подхода для определения «фундаментальной» стоимости. Далее, на основе сопоставления расчетной «фундаментальной» и текущей рыночной цены акций рассчитывается величина потенциального прироста/сокращения цены на базе upside/ downside. При этом короткие горизонты анализа приводят к тому, что реализация обозначенного прироста/сокращения цены прогнозируется на период 1 — 1,5 года, чаще всего равномерно либо со смещением к ближайшему периоду.

Исходя из методики построения прогнозной модели продолжительность прогнозного периода, с одной стороны, привязана к продолжительности периода «якоря», с другой стороны, ограничена 1 — 2 годами в связи с короткими горизонтами анализа и инвестирования. В связи с этим для проведения корректировки величина «якоря» на один-два прогнозных годовых периода изменяется вверх/вниз с учетом реализации фактора upside/downside, при этом величина корректировки для первого и второго года различается и зависит от доминирующих

настроений на рынке относительно динамики анализируемой компании. Информацию о величине и распределении потенциальной корректировки в данном конкретном случае рекомендуется рассчитывать путем формирования консенсус-прогноза рынка (т. е. аналогичным расчету «якоря» путем).

2. Фактор доминирующих настроений инвесторов в отношении рынка в целом, анализируемого сегмента/отрасли в частности. Фактор доминирующих «нерациональностей» в поведении инвесторов в настоящее время и ожидания их изменений в будущем.

3. Эффект консерватизма: общий информационный фон вокруг конкретного финансового актива, фактор доминирующих настроений инвесторов в отношении данного актива.

4. Фактор наличия и продолжительности тренда по конкретному финансовому активу. Повышательная волна для цен на акции длится в среднем 12 — 18 мес., потом начинается возврат (т. е. через 12 — 18 мес. падавшие акции начинают превосходить по показателям доходности росшие, разрыв в доходности для зарубежных рынков достигает в среднем 8 % на второй год18).

Возможность отнесения актива к группе акций роста/акций стоимости либо акций-«победителей» /акций-«проигравших». Как показывают эмпирические исследования, соотношение средних доходностей активов в обозначенных группах относительно средней доходности по рынку за три года в целом составляет +10 — 12 %/-2 — 5 % в первом случае и +19 — 20 %/-3 — 5 % — во втором случае. Отмеченные цифры не рекомендуется использовать непосредственно, однако они дают представление о направлении и порядке потенциальной корректировки.

5. Эффект якорения: назывались ли в отношении актива какие-либо показатели роста/падения, насколько активно и широко они обсуждались в средствах массовой информации. Ожидание существенных событий в жизни компании (слияния, поглощения, приобретения, новая эмиссия, выкуп акций, запуск масштабных инвестиционных проектов и т. д.).

6. Фактор манипулятивности рынка конкретного финансового актива: есть ли доминирующий инвестор, определяющий рынок, велика ли и будет ли изменяться доля акций в свободном обращении, ожидается ли приход заинтересованных в данном финансовом активе инвесторов.

18 Montier J. Seven sins of fund management — на основании выборки за 1980 — 2005 гг.

Корректировка на субъективизм оценивающего аналитика Е. Принимая во внимание специфику мышления финансово образованного и имеющего опыт работы на рынках капитала аналитика, автор составил карту «красных флагов», включающую основные психологические «аномалии», за которыми рекомендуется осуществлять самостоятельный индивидуальный контроль для повышения «качества» аналитических оценок.

Карта «красных флагов»:

1. Ты излишне самоуверен: посмотри на проведенные расчеты и подумай, какие из них обосновываются исключительно твоим «обширным опытом и взвешенным непогрешимым экспертным мнением».

2. Ты слишком оптимистичен: негативные исходы реализуются в твоей практике не менее часто, чем в практике других людей.

3. Ты боишься критики: отбирая информацию для расчетов, ты игнорируешь или невнимателен к той, что может противоречить складывающемуся мнению. Не избегай фактов, которые нарушают сложившуюся в голове «историю», помни об «отклонении желательности» и когнитивном диссонансе.

4. Ты страдаешь консерватизмом: необдуманно экстраполировать прошлые тренды может и необразованная домохозяйка, ничего не понимающая в теории и практике финансовых рынков. Она также может предложить правило «возврата к среднему». Предложи обоснованный вариант прогноза, помни об эффекте «малых чисел».

5. В твоих решениях слишком много «якорей»: посмотри на проведенные расчеты и подумай, какие из них остались бы неизменными, вернись ты к ним через полмесяца жизни на необитаемом острове в информационном вакууме. Необходимо оценивать «якоря» инвесторов на рынках, не обзаводясь своими собственными.

6. Ты имманентно неспособен корректно прогнозировать! Не переоценивай свои способности.

Пример реализации модели PFRM на примере прогноза акций компании ОАО РБК Информационные системы. Предлагаемый пример представляет собой адаптированную сокращенную версию реального проекта, выполненного автором.

Дата оценки — 01.03.2008 г. Представленные рекомендации по сбору и обработке информации носят несколько условный характер, что связано с отличиями в особенностях применения модели на практике и на данных демонстрационного примера. В первом случае модель применяется аналитиком,

инвестором, иным активным игроком финансовых рынков, который непрерывно находится в информационном потоке касательно ситуации в экономике, на рынках, в компаниях. В итоге оценки и корректировки в реальной ситуации базируются на максимально возможной широкой базе данных.

В данном случае автор произвел отбор информации в ограниченном масштабе исключительно для целей демонстрации алгоритма работы модели. По причине ограниченности объема изложения исходные факты, используемые для формирования оценок (включают мнения и оценки инвестиционных аналитиков и цитируемых участников рынка относительно существенных событий в жизни компании, прогнозы основных финансовых и рыночных показателей, обсуждения перспектив деятельности компании и пр.), опущены и приводятся только выборочные сводные таблицы (например, с прогнозом ключевых финансовых показателей) и финальные выкладки.

При этом автор оставляет за собой право формировать факторы корректировки и присваивать конкретные значения корректирующим факторам на базе более широкого взгляда на экономическую ситуацию, финансовые рынки, состояние компании РБК и компаний-аналогов, иных российских компаний (как это было сделано в процессе реальной работы над проектом, положенным в основу иллюстративного примера).

Модель нацелена на составление среднесрочного прогноза, не для предсказания краткосрочных колебаний котировок акций компании, т. е. должна предсказывать среднесрочные тренды рынка и изменений показателей компании. При этом радикальных изменений в состоянии компании к началу марта 2008 г. не наблюдалось, на рынках капитала начинал разворачиваться финансовый кризис.

Периоды публикации информации, использованной при построении прогноза:

• данные о компании — октябрь 2007 г. — март 2008 г.;

• данные о рынке рекламы — октябрь 2007 г. — март 2008 г.;

• данные о финансовых рынках — январь 2008 г. — март 2008 г.

В связи с иллюстративностью примера для расчетов использовались оценки одного оценивающего аналитика (автора). Корректировка на субъективизм оценивающих аналитиков путем усреднения показателей нескольких участвующих в оценке лиц не проводилась.

Краткое описание компании РБК Информационные Системы. Компания является крупным медийным холдингом, включающим три основных сегмента операций: интернет-услуги, печатный и ТВ-бизнес. В собственности компании находится ряд популярных интернет-порталов аналитической и развлекательной направленности, ТВ-канал («РБК», единственный российский бизнес-канал, зона покрытия включает Россию, Европу, Среднюю Азию и Северную Африку), 18 печатных бизнес- и элитных нишевых изданий («РБК Daily», «РБК журнал», «Идеи вашего дома», пр.). В апреле 2007 г. произошло отделение IT-бизнеса компании в независимое юридическое лицо — ОАО Армада.

Бизнес-модель компании предусматривает получение основных доходов от размещения рекламы — доля компании на рынке интернет-рекламы превышает 25 — 30 %. Основными российскими конкурентами компании в этом сегменте являются Rambler, Mail. ru, Yandex. Доля компании на печатном и ТВ-рынках рекламы не столь существенна (в 2007 г. около 1,0 — 1,5 %), однако, принимая во внимание значительный размер рынков, печатный и ТВ-бизнес делает существенный вклад в выручку. На российском рынке рекламы нет сопоставимого по диверсификации медийных активов игрока, что является существенным конкурентным преимуществом РБК. В 2007 г. компания осуществила масштабную программу приобретений интернет-активов развлекательной направленности, что, по прогнозам, должно существенно увеличить ее рыночную долю и помочь сохранить конкурентные позиции.

Основные операции компании сосредоточены на российском рынке, однако недавно был запущен ряд проектов в Украине.

Выручка, генерируемая интернет-бизнесом компании, превышает 65 %, ТВ-проекты приносят около 15 — 20 % выручки, печатный бизнес — 20 — 25 %. В 2006 г. выручка компании превысила 213 млн долл США, темп прироста — 79 %, рентабельность по EBITDA составила 24,1 %. Долговая нагрузка компании значительна: коэффициент Долг/EBITDA в 2006 г. составил 2,3, в 2007 г. - 2,9, общий размер долга — 137 млн долл США по состоянию на начало 2008 г.

С 2002 г. акции компании обращаются на фондовом рынке (РТС). В 2004 г. компания выпустила ADR с размещением на внебиржевом рынке, однако торги по этим бумагам неактивны. В настоящее время в свободном обращении находится 48 %

Алгоритм построения прогноза доходности акции участниками финансовых рынков

Алгоритм расчета прогноза доходности согласно модели РЕЯМ Данные, собираемые на рынке Корректировки и переоценки

Рис. 5. Схема построения прогноза доходности акций ОАО РБК ИС по модели PFRM

акций компании РБК Информационные системы, остальные акции находятся в собственности менеджмента компании.

По состоянию на дату оценки компания торгуется по следующим мультипликаторам: EV/Выручка 2007 - 8,4х, EV/EBITDA 2007 - 39,7х. При этом сопоставление компании с аналогами на российском рынке затруднено, поскольку множество аналогов будет включать две медийных компании: Rambler, СТС, имеющие принципиально иные бизнес-модели.

Российский рынок рекламы является одним из самых динамичных в мире. Среднегодовой темп роста рынка в 2003 — 2006 гг. превысил 30 %,

прогнозируется сохранение высоких темпов роста на среднесрочную перспективу (ожидаемый 2007 — 2012 гг. CAGR составляет 22 %). Самым быстрорастущим сегментом российского рекламного рынка является рынок интернет-рекламы и ТВ-рекламы. Рынок рекламы в печатных СМИ является вторым по величине (после ТВ) и наименее динамичным.

схема построения прогноза доходности акций оао РБк ис согласно модели PFRM (рис. 5).

1. информация для построения прогноза динамики отрасли, рынка, компании (выборочно): • прогноз финансовых показателей компании (табл. 1);

Таблица 1

Прогноз финансовых показателей компании

№ Показатель Ед. изм. 2007 2008 П 2009 П 2010 П 2007-2010 CAGR, % источник

1 Выручка US$ млн 179,1П 221,6 251,4 281,7 16 Ренессанс Капитал, РБК,

Темп роста % 37 %о 24 %о 13 % 12 % Обзор компании, 13.02.2008 г.,

EBITDA US$млн 26,9П 62 70,4 78,9 43 СРОЧНО

EBITDA рентабельность % 15 %о 28 %о 28 %о 28 %о

Темп роста % -37 %0 130 %0 14 %0 12 %0

EPS US$ 0,02 0,19 0,23 0,31 173

Темп роста % 1167 %о 21 %о 33 %о

EV/Выручка х 5,8 4,7 4,2 3,7

EV/EBITDA х 39,0 16,9 14,9 13,3

P/E х - 45,4 37,6 28,3

Окончание табл. 1

2007-2010

№ Показатель Ед. изм. 2007 2008 П 2009 П 2010 П CAGR, % Источник

2 Выручка US$ млн 193,0 268,6 305,2 342,6 21 Ренесанс Капитал РБК,

Темп роста % 37 % 39 % 14 % 12 % Обзор компании, 22.02.2008 г.,

EBITDA US$млн 25,0 61,8 85,5 95,9 57 РЕГУЛЯРНЫЙ ОБЗОР

EBITDA рентабельность % 13 % 23 % 28 % 28 %

Темп роста % -37 % 147 % 38 % 12 %

EPS US$ - 0,18 0,31 0,36

Темп роста % - 72 % 16 %

EV/Выручка х 7,0 5,0 4,4 4,0

EV/EBITDA х 54,2 21,9 15,9 14,1

P/E х - 57,4 34,6 29,6

3 Выручка US$ млн 177П 239 311 380 29 UniCredit Aton (Атон), РБК,

Темп роста % -17 % 35 % 30 % 22 % Обзор компании, 06.11.2007 г.,

EBITDA US$ млн 29П 55 79 106 54 РЕГУЛЯРНЫЙ ОБЗОР

EBITDA рентабельность % 16 % 23 % 25 % 28 %

Темп роста % -43 % 90 % 44 % 34 %

EPS US$ - - - -

Темп роста % - - -

EV/Выручка х - - - -

EV/EBITDA х 46,4 24,4 - -

P/E х 79,9 39,9 - -

4. Выручка US$ млн 215,3П 285,4 419,8 - - UBS, РБК, Обзор компании,

Темп роста % 5 % 33 % 47 % - 28.12.2007 г., РЕГУЛЯРНЫЙ

EBITDA US$млн 38,5П 76,3 129,6 - - ОБЗОР

EBITDA рентабельность % 18 % 27 % 31 % -

Темп роста % -9 % 163 % 70 % -

EPS US$ 0,01 0,14 0,36 - -

Темп роста % 1300 % 157 % -

EV/Выручка х - - - -

EV/EBITDA х 35,2 18,2 10,5 -

P/E х >100 73,4 28,7 -

5 Выручка US$млн 177П 237 289 352 26 RMG, РБК, Обзор компании,

Темп роста % 33 % 10 % 22 % - 23.10.2007 г., РЕГУЛЯРНЫЙ

EBITDA US$млн 60П 83 107 133 66 ОБЗОР

EBITDA рентабельность % 34 % 35 % 37 % -

Темп роста % 30 % 186 % 29 % -

EPS US$ 0,33 0,45 0,58 -

Темп роста % 36 % 29 % -

EV/Выручка х 5,8 4,4 3,6 -

EV/EBITDA х 17,2 12,4 9,7 -

P/E х 27,0 19,5 15,3 -

6 Выручка US$млн 180П 237 323 423 34 Troika Dialog, РБК, Обзор

Темп роста % -15 % 10 % 36 % 31 % компании, 13.11.2007 г.,

EBITDA US$ млн 48П 79 115 157 76 РЕГУЛЯРНЫЙ ОБЗОР

EBITDA рентабельность % 27 % 33 % 36 % 37 %

Темп роста % -4 % 172 % 46 % 37 %

EPS US$ 0,02 0,38 0,51 0,72 -

Темп роста % 1957% 33 % 40 %

EV/Выручка х - - - -

EV/EBITDA х 24,7 14,8 10,1 7,2

P/E х 22,8 17,1 12,2

• расчетные мультипликаторы медиакомпаний России

• динамика курса акций РБК Информационные системы и рыночных индексов (рис. 6, 7).

2. Прогноз доходности собственного капитала компании (табл. 3).

Таблица 2

расчетные мультипликаторы медиакомпаний россии на 01.03.2008 г., база 2007 г.

компания EV/Выручка EV/EBITDA P/E

СТС Медиа 9,3х 20,0х 32,7х

Rambler 6,6х 34,8х 36,9х

РБК 8,4х 39,7х -

2 500 -i

2 000-

1 500-

1000-

500 -

а а §1 $ ? s

й- §• " " 2 <

. . „ „ (П t Jt S {щЩюшшфю

iiigsissiisglis

i *

| Торговый оборот, тыс. долл. США

Источник: Bloomberg. 2 500

2 000-

1 500-

1 000-

500

1 600

1400

800%

m m Q д

?о о о

= & й *

Л О Z

LO 1Л l£? VO KD

пш

Торговый оборот, РТС, млрд долл. США (левая шкала) --Индекс ММВБ, 01.04.2002 г. = 100%

Источник: Bloomberg.

Индекс РТС, 01.04.2002 г. = 100%

Рис. 6. Динамика рыночной капитализации и торгового оборота РБК ИС, РТС

рис. 7. динамика индексов российских фондовых рынков ртс,

ммвб

Таблица 3

Ожидаемая доходность собственного капитала

№ п/п Дата расчета Применяемая модель Значение, % Источник

1 22.02.2008 CAPM 13,6 Ренессанс Капитал, РБК, Обзор компании, 22.02.2008 г., РЕГУЛЯРНЫЙ ОБЗОР

2 06.11.2007 CAPM 13,4 UniCredit Aton (Атон), РБК, Обзор компании, 06.11.2007 г., РЕГУЛЯРНЫЙ ОБЗОР

3 28.12.2007 CAPM 12,8 UBS, РБК, Обзор компании, 28.12.2007 г., РЕГУЛЯРНЫЙ ОБЗОР

4 23.10.2007 CAPM 11,6 RMG, РБК, Обзор компании, 23.10.2007 г.,РЕГУЛЯРНЫЙ ОБЗОР

5 13.11.2007 CAPM 13,6 Troika Dialog, РБК, Обзор компании, 13.11.2007 г., РЕГУЛЯРНЫЙ ОБЗОР

6 26.10.2007 CAPM 12,6 ING, РБК, Обзор компании, 26.10.2007 г., РЕГУЛЯРНЫЙ ОБЗО

Медиана 13,1

3. Расчетное значение потенциала роста/падения цены акций компании (табл. 4).

Расчет прогнозной доходности акций РБК ИС — иллюстративный пример (табл. 5).

Таким образом, на базе результатов анализа психологических особенностей принятия решений

инвесторами на современных рынках капитала автором предлагается к использованию новая концепция прогнозирования. В рамках данной концепции формируется модель прогнозирования доходности акций, которая служит примером реализации принципов предлагаемой концепции

Таблица 4

Потенциал роста/падения цены относительно текущего уровня

№ п/п Дата расчета Справедливая стоимость Величина upside/downside, % Источник

1 13.02.2008 7,0 -30,7 Ренессанс Капитал, РБК, Обзор компании, 13.02.2008 г., СРОЧНО

2 22.02.2008 7,7 -27,4 Ренессанс Капитал, РБК, Обзор компании, 22.02.2008 г., РЕГУЛЯРНЫЙ ОБЗОР

3 06.11.2007 г. 11,5 25,7 UniCredit Aton (Атон), РБК, Обзор компании, 06.11.2007 г., РЕГУЛЯРНЫЙ ОБЗОР

4 28.12.2007 г. 13,5 29,2 UBS, РБК, Обзор компании, 28.12.2007 г., РЕГУЛЯРНЫЙ ОБЗОР

5 23.10.2007 8,1 -10,0 RMG, РБК, Обзор компании, 23.10.2007 г., РЕГУЛЯРНЫЙ ОБЗОР

6 13.11.2007 г. 13,0 41,5 Troika Dialog, РБК, Обзор компании, 13.11.2007 г., РЕГУЛЯРНЫЙ ОБЗОР

7 26.10.2007 г. 10,0 11,1 ING, РБК, Обзор компании, 26.10.2007 г., РЕГУЛЯРНЫЙ ОБЗОР

медиана 11,1

Таблица 5

Прогноз доходности акций РБК ИС на среднесрочный период по состоянию на 01.03.2008 г.

Компоненты модели Значение, % Комментарий

Ra (CAPM) 13,1 Агрегированная (усредненная) доходность — «якорь»

T.RR. - Суммарная корректировка «якоря»

Агрегированная оценка upside 11,1 Реализация прироста цены прогнозируется на период 1,0 — 1,5 года. Ожидаемая доходность стратегии входа-выхода на этом периоде равна величине upside, ориентация инвесторов на короткие горизонты. Эффект якорения приводит к неполному смещению оценки от результатов CAPM к upside. Результирующие показатели для примера (на базе приведенной выше информации о восприятии компании участниками рынка): • ожидание реализации upside на горизонте в 1 год; • смещение до уровня 12 %

Окончание табли.5

Компоненты модели Значение, % Комментарий

Среднесрочный прогноз роста рынка 15 Консенсус-прогноз роста российского рынка (индекс РТС) на среднесрочный период. Консенсус-прогноз роста американского рынка (индексы S&P 500, Dow Jones) на среднесрочный период

Среднесрочный прогноз роста компаний медиасектора Быстрее рынка Сильный Ожидания роста медиакомпаний быстрее рынка. При этом разноформатность бизнес-моделей и, соотвественно, источников роста российских торгуемых медиакомпаний игнорируется участниками рынка. Консенсус-прогноз темпов прироста стоимости медиакомпаний на среднесрочный период — около 15 % в среднем в год

Информационный фон вокруг компании (эффект консерватизма) Позитивный Сильный Позитивные факторы: • сохранение высоких темпов роста выручки; • прогноз восстановления рентабельности; • ожидание начала финансовой отдачи от новых инвестиций; • ожидание пересмотра фокуса инвестиций на рентабельные проекты; • сохранение позиций на рынке; • перспективы существенного повышения цен на услуги; • отсутствие альтернатив инвестирования в активы рекламного рынка; • среднесрочная рентабельность на среднерыночном уровне; • высокие темпы роста рекламного рынка в России в целом и рынка интернет-рекламы в частности и пр. Негативные факторы: • пересмотр финансовых прогнозов менеджментом; • пересмотр сроков выхода на точку безубыточности ряда интернет-проектов, повышения покрытия ТВ-канала; • высокая долговая нагрузка, ожидание пика платежей в 2008 г. и пр.

Тренды в динамике акций компании Повышательный Умеренный С учетом сильного позитивного информационного фона вокруг компании прогноз будущей динамики формируется путем перенесения на будущее динамики цен в прошлые периоды. В таких условиях ближайшему к дате оценки периоду повышательной динамики

Эффект якорения: существенные события, «громкие» факты Нейтральный Листинг компании на LSE и ожидания повышения цены акций. Существенное сокращение масштабов инвестиционной программы на 2008 г. по сравнению с 2007 г. При этом широко обсуждаемых ориентиров роста/падения/целевой цены не существовало

Степень манипулятив-ности рынка Нейтральный Значительный объем акций в свободном обращении. Относительно справедливая оценка акций рынком, отсутствие существенной недооценки, способной повлечь программы выкупа/массированной скупки акций. Отсутствие новостей о возможном поглощении. Присутствие компании на американском рынке, стремление компании поддерживать имидж и высокую инвестиционную привлекательность и пр.

Итого 15,5

для целей составления прогнозов в повседневной практике финансовых рынков, приводятся рекомендации, облегчающие ее практическое использование.

Предлагаемая концепция прогнозирования на финансовых рынках, равно как и традиционные модели рынков капитала, акцентирует внимание на предсказании поведения большинства инвесторов. Однако в то время, как классическая теория

предполагает взгляд на моделируемую систему с позиции рационального экономического агента (0-й уровень стратегического мышления), авторская концепция смещает позицию наблюдения на 3-й уровень мышления, а именно, позицию стороннего наблюдателя нерациональности финансового рынка в целом.

Построение модели прогноза доходности PFRM на базе разработанной концепции предполагает

использование результатов моделей САРМ/АРТдля целей прогнозирования доходности на финансовых рынках. При этом применение обозначенных моделей в данном случае является методологически корректным, нерелевантными становятся претензии в статистической незначимости оценок коэффициентов моделей САРМ/АРТ, в некорректных знаках расчетных параметров моделей при эмпирических тестированиях. Модели используются в расчетах потому, что они используется в расчетах большинством инвесторов. И в этом состоит исключительная ценность данных моделей.

Предложенная модель применима для прогнозирования доходности активов, информация о которых имеет достаточно широкое распространение на рынке, включая: торгуемые компании, крупные неторгуемые компании, покрываемые аналитиками, крупные неторгуемые компании в отраслях, активно исследуемых аналитиками. Модель плохо подходит для прогноза доходности вложений в акции неизвестных неторгуемых компаний или компаний, занимающихся специфическими видами бизнеса, по которым нет значительного объема публичной информации.

Результатом модели является прогноз доходности финансового актива (акции) на период один — два года. Прогнозный период модели жестко привязан к прогнозному периоду «якоря» (периоду, на который существует достаточно широко распространенный прогноз, выбранный в модели в качестве «якоря»). Оценка параметров модели проводится для конкретного выбранного рынка капиталов. Полученные оценки неприменимы для иных рынков капиталов и требуют пересчета для каждого рынка в отдельности.

Кроме того, следует отметить, что предлагаемая концепция прогнозирования на финансовых рынках может быть использована для построения теоретически корректных моделей построения прогноза доходностей иных, помимо акций, финансовых инструментов, информация об основных характеристиках которых имеет широкое

распространение (для формирования «якорей» у инвестиционного сообщества) и на динамику которых оказывает существенное воздействие фактор иррациональности рынков капитала.

Список литературы

1. Говорун Ю., Шевелькова 0.«Бежать впереди толпы // $Money. 2007. № 48. (26 февр.).

2. Рудык Н. Поведенческие финансы: между страхом и жалостью. 2004.

3. Barth M., Cram D., Nelson K. Accruals and prediction of future cash flows. 2001.

4. Barth M., Elliot J., Finn M. Market rewards associated with patterns of increasing earnings. 1999.

5. Bernhardt D., Campello M., Kutsoati E. Who herds?», 2004; Jegadeesh N., Kim W.«Do analysts herd? An analysis of recommendations and market reactions 2007.

6. Block S. A study of financial analysts: practice and theory. 1999.

7. Bogle J. C. The mutual fund industry 60 years later: for better or worse? 2005.

8. Brown L., Caylor M. A temporal analyses of quarterly earnings thresholds. 2005.

9. Graham J. R., Harvey C. R., Rajgopal S. The economic implications of corporate financial reporting. 2005.

10. Houge and Loughran Cash flow is king: cognitive errors by investors. 2000.

11. Montier J. Seven sins of fund management. DrKW. 2005.

12. Rayburn J. The association of operating cash flow and accruals with security returns. 1986.

13. Skinner D., Sloan R. Earnings surprises, growth expectations and stock returns or don't let an earnings torpedo sink your portfolio. 2002.

14. Trueman B. Analyst forecasts and herding behaviour. Review of financial studies. 1994.

15. Tyska, Zielonka. Expert judgements: financial analysts versus weather forecasters. 2002.