Разработка и тестирование эффективной методики оценки стоимости капитала компании на российском рынке

Разработка и тестирование эффективной методики оценки стоимости капитала компании на российском рынке

Толкачёв Иван Сергеевич

магистрант, кафедра финансов и цен, ский университет им. Г.В. Плеханова, tolkachev.ivan.1955@yandex.ru

Российский экономиче-

о см о см

<0

О Ш

т

X

<

т О X X

Котов Александр Сергеевич

магистрант, кафедра финансов и цен, Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова, ak1pm@yandex.ru

Завьялов Никита Даниилович

магистрант, Международный институт энергетической политики и дипломатии, Московский государственный институт международных отношений Министерства иностранных дел Российской Федерации, zav-nik@yandex.ru

В статье рассматриваются различные модели оценки стоимости капитала компании, их преимущества и недостатки, эффективность применения на российском рынке. В статье перечислены шаги, которые будет необходимо предпринять, чтобы наиболее верно оценить стоимость капитала. Модели Гордона, САРМ, Фама-Френча тестируются в реальных условиях российского рынка в отраслях «Нефть и газ», «Химия» и «Металлы и Добыча» (выделяемых «Отраслевым классификатором» Московской Биржи). Наглядно иллюстрируются недостатки применения только одной модели и игнорирования факторов, не учитываемых методикой её расчёта. Авторы предлагают собственную гибридную модель, основанную на совокупном использовании моделей Гордона, Фама-Френча и САРМ. Основным достоинством модели является одновременный учёт как общерыночных особенностей, так и присущих конкретной отрасли и компании. В модели косвенно заложены такие показатели, как размер компании, перспективы её роста и развития и т.д. Применение модели на практике позволит грамотно выстраивать долгосрочную финансовую стратегию компании, снижая риски неверной оценки стоимости капитала. Полученная модель применима в широком спектре компаний, однако наибольший положительный эффект от её применения получат компании, акции которых прошли листинг на бирже.

Ключевые слова: Стоимость капитала, модели оценки, модель Гордона, модель САРМ, модель Фама-Френча

Капитал компании представляет собой стоимостную оценку всего имущества организации. Существует большое количество подходов к определению капитала и подразделению его на различные виды. В первую очередь следует различать собственный и заёмный капитал.

Заёмный капитал компании формируется из различных видов привлечённых средств. Как правило, это банковские кредиты, кредиторская задолженность, облигационные займы. Собственный капитал - средства компании, инвестированные собственниками, резервные фонды и накопленная прибыль.

Стоимость капитала компании является одним из ключевых показателей, влияющих на эффективность её деятельности. Она зависит как от способов привлечения и выбора кредиторов, так и от структуры самого капитала.

Стоимость заёмного капитала формируется из процентных ставок по используемым инструментам привлечения, а также различным организационным затратам.

На стоимость собственного капитала влияет больший объём факторов. К ним относятся:

- доходность финансового рынка;

- уровень дивидендных выплат и модель дивидендной политики компании;

- стоимость размещения акций;

- кредитный рейтинг компании;

- уровень рентабельности.

Учитывая важность показателя стоимости собственного капитала при оценке перспектив компании и её инвестиционной привлекательности, правильное его определение имеет высокое значение не только для самой компании, но и для потенциальных инвесторов. Именно поэтому существует огромное число способов решения этой задачи, более или менее подходящие для российских компаний. Далее рассмотрим основные из них, выделим преимущества и недостатки каждой модели, разработаем наиболее оптимальную для российских компаний модель, учитывая существующие подходы.

Базовый подход к оценке стоимости собственного капитала является оценка на основе дивидендных выплат. В этом случае общая сумма выплачиваемых в год дивидендов делится на собственный капитал компании.

Положительными сторонами такого подходя являются:

- простата расчёта;

- учёт наиболее значимых платежей.

К недостаткам можно отнести:

- низкую точность;

- учёт малого числа факторов;

- сильные годовые колебания.

Ещё одной моделью оценки стоимости собственного капитала является модифицированная версия модели Гордона оценки цены акций. Эта формула позволяет рассчитывать будущую стоимость капитала.

ке = d(1 + g)n/s(1 + f)n

где:

ке - стоимость собственного капитала; d - объём дивидендных выплат; s - общая сумма собственных средств; д - темп прироста дивидендных выплат; f - темп прироста собственного капитала; п - период времени.

Преимуществами такого подхода являются:

- возможность прогнозирования будущей стоимости капитала;

- учёт роста капитала и дивидендных выплат;

- относительно стабильные значения. Недостатками модели являются:

- необходимость прогнозирования прироста капитала и дивидендной политики;

- отсутствие учёта рыночного фактора;

- не учитываются дополнительные расходы.

Ещё одним способом расчёта стоимости собственного капитала компании является использование модели САРМ. Расчёт выглядит следующим образом: ке = Г + Р

где:

ке - стоимость собственного капитала; к - безрисковая ставка доходности; Гт - рыночная доходность;

в - коэффициент взаимосвязи изменения цены акции и рынка.

Плюсами данной модели являются:

- учёт рыночной доходности;

- возможность прогнозирования;

- учёт уровня риска отдельных компаний;

- возможность оценки различных временных периодов.

К недостаткам можно отнести:

- практически полное игнорирование внутренних факторов;

- сильное влияние текущих рыночных условий;

- не учитывается отраслевая специфика. Существует и более подробная модель, основанная

на рыночной ставке. Такой является модель Фама-Френча для оценки стоимости собственного капитала. Формула выглядит следующим образом:

ке = г + Р(гт -гг) + SMB + h* НМВ + £

где:

ке - стоимость собственного капитала; к - безрисковая ставка доходности; Гт - рыночная доходность;

в - коэффициент взаимосвязи изменения цены акции и рынка;

SMB - дополнительный доход компании с малой капитализацией;

НМВ - дополнительный доход компании с высокой балансовой стоимостью;

s - коэффициент чувствительности цены к SMB; 11 - коэффициент чувствительности цены к НМВ; £ - случайная ошибка специфического риска. Преимуществами модели являются:

- более точная оценка за счёт учёта широкого спектра факторов;

- возможность прогнозирования;

- эффективна для разнотипных компаний. К недостаткам можно отнести:

- высокая сложность расчётов;

- сложность верной оценки дополнительных специфических коэффициентов;

- менее применима на неэффективных рынках из-за диспропорции роста крупных и мелких компаний.

Можно заметить, что каждый из вышеперечисленных способов имеет свои преимущества и недостатки. Именно поэтому для качественной оценки стоимости капитала необходимо использовать комбинированную модель. Самым простым и эффективным способом составления такой модели будет практическая апробация методов, перечисленных выше, на реальном рынке, критический анализ полученных результатов, дальнейшая параметрическая оценка рассмотренных показателей и создание гибридной модели, распределяющей веса показателей в зависимости от специфики анализируемой компании.

Для сравнения вышеперечисленных моделей оценки стоимости собственного капитала, а также дальнейшего рассмотрения преимуществ комбинированной модели проведём оценку стоимости капитала компаний различных отраслей экономики. Выделим следующие компании: ЛУКОЙЛ (Нефтегазовая отрасль, пользуется значительным интересом со стороны инвесторов в связи с высокой ликвидностью его бумаг и дивидендной стратегией, ориентированной на привлечение портфельных инвесторов), НЛМК (Металлургия, один из лидеров отрасли), Фосагро (самая ликвидная компания химической отрасли).

Для начала воспользуемся моделью Гордона.

Для этого рассмотрим дивидендную историю каждой компании.

400.00 350 СС 300 ОС ¿50.00 2 №00 15М0 100. СО 50,00 0.00

I

1111 1 И И 1

Рисунок 1. Дивидендная история ПАО «ЛУКОЙЛ»

У компании можно заметить тенденцию непрерывного роста дивидендов, при этом дивидендная политика является стабильной и удовлетворяет интересы крупных долгосрочных инвесторов.

X X

о

го А с.

X

го т

о

Рисунок 2. Дивидендная история ПАО «НЛМК»

2 О

м о

о см

0 см

<0

01

о ш т

X

<

т О X X

Рост дивидендных выплат ПАО «НЛМК» более существенен, при этом скорость прироста здесь также держится на стабильном уровне.

аодоо

254X00  --.

2 00. ОС  150 СО -

.. 11111

¡013 ЗОИ

Рисунок 3. Дивидендная история ПАО «ФосАгро»

В случае с «ФосАгро» ситуация существенно отличается. Заметны большие колебания дивидендных выплат, чётко выраженная динамика отсутствует.

Таблица 1

Год Компания

НЛМК ЛУКОЙЛ ФосАгро

2013 304 067 864 178 14 860

2014 314 726 1 134 098 33 789

2015 328 234 1 301 246 32 181

2016 315 095 1 324 839 38 815

2017 340 301 1 354 927 32 426

2018 336 107 995 563 19 456

2019 299 472 957 169 15 893

Далее, учитывая рассмотренные дивидендные выплаты, а также изменение прироста капитала компании, произведём расчёт стоимости капитала.

Таблица 2

Год Компания

НЛМК ЛУКОЙЛ ФосАгро

2017 10,5% 9,9% 25,6%

2018 18,3% 13,2% 28,2%

2019 26,8% 19,3% 40,4%

Год Биржа Безрисковая

2017 10,8% 7,0%

2018 13,4% 8,4%

2019 13,8% 6,5%

Произведя расчёты, получим следующие результаты:

Таблица 4

Стоимость собственного капитала по модели САРМ

Год Компания

НЛМК ЛУКОЙЛ ФосАгро

2017 9,9% 10,8% 9,4%

2018 12,1% 13,3% 12,0%

2019 9,1% 13,0% 10,2%

Результаты, полученные по модели САРМ, существенно отличаются от результатов использования модели Гордона. Стоит отметить существенно более низкий уровень междугодовых колебаний, что позволяет получить результат более характерный для долгосрочной ситуации в компании, а не на конкретный момент времени.

Произведём расчёт с использованием модели Фама-Френча. Для этого сначала сравним следующие компании из каждой отрасли:

- ЛУКОЙЛ, Газпром, Татнефть, Сургутнефтегаз, Башнефть, Роснефть в нефтегазовой;

- НЛМК, Русал, Русолово, Норильский Никель, Алроса, Селигдар, Северсталь, ММК, Распадская в горнодобывающей;

- ФосАгро, Казаньоргсинтез, Акрон, Нижнекамскнеф-техим в химической отрасли.

Далее, учитывая капитализацию и соотношение цены акций и балансовой стоимости, разобьём компании на группы. Для этого по каждой отрасли рассчитывался средний показатель капитализации и соотношения балансовой и рыночной стоимости. Если показатель компании отклонялся на треть от среднего уровня, она попадала в группу «низкая» (отклонение вниз) или «высокая» (отклонение вверх).

Таблица 5

Можно заметить, что модель Гордона даёт значительные колебания стоимости капитала от года к году в каждой компании. Это вызвано сильно отличающимися дивидендами между годами, что характерно для российского рынка.

Воспользуемся моделью САРМ. Для этого сначала рассмотрим динамику доходности акций компаний, при расчёте каждого показателя учитываются данные за последние три года.

При расчёте будем учитывать доходность индекса московской биржи, в качестве безрискового уровня возьмём доходность государственных десятилетних облигаций.

Таблица 3

Компания Капитализация Балансовая/Рыночная

ЛУКОЙЛ - -

Газпром Высокая Высокая

Татнефть Низкая Низкая

Сургутнефтегаз - Высокая

Башнефть Низкая -

Роснефть Высокая Низкая

Таблица 6 Группировка металлургических и горнодобывающих компаний

Компания Капитализация Балансовая/Рыночная

НЛМК Высокая -

Русал - -

Русолово Низкая Низкая

Норильский Никель Высокая Низкая

Алрос - -

Селигдар Низкая Высокая

Северсталь - -

ММК - Высокая

Распадская Низкая Высокая

Далее, для расчёта доходности рынка, возьмём отраслевые индексы с Московской Биржи, для безрисковой возьмём доходность облигаций из предыдущей модели.

Таблица 7

Компания Капитализация Балансовая/Рыночная

ФосАгро Высокая Низкая

Казаньоргсинтез - Низкая

Акрон - -

Нижнекамскнефте-хим Низкая Высокая

Год Отрасль

Нефтегазовая Горнодобывающие и металлургия Химическая

2017 13,3% 20,8% 14,8%

2018 17,1% 24,6% 19,5%

2019 15,0% 13,3% 11,8%

Учитывая имеющиеся данные, мость капитала.

Таблица 8

рассчитаем стои-

Год Компания

НЛМК ЛУКОЙЛ ФосАгро

2017 20,0% 14,7% 18,2%

2018 24,9% 20,2% 20,3%

2019 17,2% 14,8% 13,6%

Гордона по одному параметру на каждую. В процессе подсчёта за каждую «победу» снималось 10% веса менее эффективной модели и этот дополнительный вес присваивался более эффективной. В итоге мы имеем вес модели Фама-Френча как 33,33% + 3,333% * 2, т.е. 40% при минимальном округлении. Веса моделей Гордона и САРМ получили по 30% веса каждая. Далее, полученные оценки стоимости капитала были скорректированы на соответствующие веса для получения авторской гибридной оценки. Результат расчёта представлен в табл. 9.

Таблица 10

Стоимость собственного капитала по авторской комбини-

Год Компания

НЛМК ЛУКОЙЛ ФосАгро

2017 14,1% 12,1% 17,8%

2018 19,1% 16,0% 20,2%

2019 17,7% 15,6% 20,6%

Полученные результаты обладают низкими колебаниями, что во многом схоже с моделью САРМ.

Для того, чтобы получить более точный результат и избежать недостатков рассмотренных ранее подходов, следует разработать комбинированную модель. Для этого используем все применённые ранее модели и присвоим каждой весовые коэффициенты.

Изначально, веса моделей брались одинаковыми: 33,33% у каждой. Затем каждая модель сравнивалась с другими в эффективности применения для стратегического планирования в компании. С этой точки зрения, модель Гордона уступила модели Фама-Френча, так как из-за нестабильности роста и выплат дивидендов, результаты оценки по ней могут отличаться практически вдвое из года в год. Модели Фама-Френча также уступила САРМ, не учитывающая внутренние факторы, такие как отраслевую специфику, размеры компании, перспективы её дальнейшего роста и развития. Модель Фама-Френча предполагает анализ отрасли и связана с рынком через расчёт рыночных коэффициентов, а учёт размеров компании и балансовой оценки страхует её от чрезмерных колебаний результата и повышает точность расчётов.

Тем не менее, использование одной лишь модели Фама-Френча не является эффективным, так как на российском рынке существует проблема эффективности, и рыночная оценка зачастую не оказывается справедливой [6]. Использование не привязанной к рынку модели Гордона призвано нивелировать этот недостаток. Модель САРМ, в свою очередь, привязана к ключевому рыночному индексу и страхует модель от ошибок, вызванных непредвиденными просадками в конкретной отрасли, примером которой может служит ситуация с отрицательными ценами на нефть в 20-х числах апреля 2020 года.

В результате, модель Фама-Френча оказалась успешнее на российском рынке, чем модели САРМ и

Рисунок 4. Динамика стоимости капитала

По результатам исследования можно сформулировать следующие выводы:

При стратегическом планировании в компании, оценка стоимости капитала лишь по одной модели может привести к ошибочным суждениям из-за высоких колебаний и завышения результата у модели Гордона, занижения его (к значениям меньшим, чем дивидендные выплаты) по модели САРМ или чрезмерной привязки к отрасли для модели Фама-Френча. Применение только одной модели может также привести к определённым неточностям, например игнорированию внешних условий и дополнительных затрат при использовании одних лишь дивидендных выплат или слабому отражению внутренних факторов.

Предлагаемая авторами комбинированная модель способна сгладить получаемый результат и даёт более точный взгляд на стоимость капитала в конкретной компании. Такой подход позволяет отследить эффект наибольшего количества различных факторов, что даёт возможность более эффективно управлять стоимость капитала и точнее выстраивать финансовую стратегию компании.

Литература

1. Гражданский кодекс Российской Федерации (часть первая) от 30.11.1994 № 51-ФЗ (ред. от 16.12.2019).

2.Федеральный закон от 22.04.1996 № 39-ФЗ (ред. от 27.12.2019) «О рынке ценных бумаг».

X X

о

го А с.

X

го т

о

ю

2 О

м о

о es о es

<0

о ш m

X

3. Галанов В.А. Рынок ценных бумаг : учебник / В.А. Галанов. - 2-е изд., перераб. и доп. - М. : ИНФРА-М, 2019. - 414 с. - (Высшее образование: Бакалавриат).

4. Бороненкова С.А., Мельник М.В. Комплексный финансовый анализ в управлении предприятием : учеб. пособие. М. : ФОРУМ : ИНФРА-М, 2017. — 335 с.

5. Колмыкова, Т.С. Инвестиционный анализ: Учебное пособие / Т.С. Колмыкова.- М.: НИЦ ИНФРА-М, 2018. -214 с.

6. Котов А.С., Толкачёв И.С. Разработка и тестирование эффективной методики отбора акций в портфель на российском рынке. Инновации и Инвестиции - 2020 -№4. С. 120 - 125.

7. Найман Эрик. Малая энциклопедия трейдера. М.: Альпина Паблишер, 2017. - 456 с.

8. Сребник Б.В. Рынок ценных бумаг : учеб, пособие. М. : КНОРУС, 2016. - 288 с.

9. Интерфакс - сервер раскрытия информации URL: https://e-disclosure.ru

10. Официальный сайт Московской Биржи: URL: http://moex.com/ (Дата обращения: 12.06.2020);

11. Официальный сайт АО «Инвестиционная компания «ФИНаМ» URL: https://www.finam.ru/

12. Мешков В.Р., Хачатурян М.В., Смаилова Ж.П., Таспенова Г.А. Технологии эффективного менеджмента: особенности внедрения инноваций в систему управления: учебное пособие для магистров. Алматы, 2017.

13. Кукушкина В.В. Использование инструментов стратегического управления в России // Вестник Российского государственного торгово-экономического университета (РГТЭУ). 2006. № 4 (16). С. 144-151.

14. Безпалов В.В. Роль мониторинга и контроля в управлении экономическими рисками при проведении реструктуризации системы управления промышленного предприятия // Экономика образования. 2014. № 6 (85). С. 95-107.

15. Голубев М.П., Безпалов В.В. К вопросу реструктуризации системы управления промышленным предприятием // Интеграл. 2012. № 6. С. 92-93.

Development and testing of an effective methodology for evaluating the company's capital value in the Russian market

Tolkachev I.S., Kotov A.S., Zavyalov N.D.

Plekhanov Russian University of Economics, Moscow State

Institute of International Relations The article discusses various models for estimating the company's capital value, their advantages and disadvantages, and the effectiveness of their application in the Russian market. This article lists the steps that will need to be taken to make the most accurate estimate of the cost of capital. The Gordon, CAPM, and Fama-French models are tested in real Russian market conditions in the "Oil and Gas", "Chemistry", and "Metals and Mining" industries (identified by the Moscow Exchange's Industry classifier). The disadvantages of using only one model

and ignoring factors that are not taken into account by the method of its calculation are clearly illustrated. The authors propose their own hybrid model based on the combined use of Gordon, Fama-French and CAPM models. The main advantage of the model is that it simultaneously takes into account both General market features and those inherent in a particular industry and company. The model indirectly includes indicators such as the size of the company, its growth and development prospects, and so on. Applying the model in practice will allow you to correctly build a long-term financial strategy of the company, reducing the risks of incorrect valuation of the cost of capital. The resulting model is applicable to a wide range of companies, but the greatest positive effect from its application will be received by companies whose shares have been listed on the stock exchange.

Keywords: Cost of capital, valuation models, Gordon model, CAPM model, Fama-French model

References

1. Civil Code of the Russian Federation (Part One) dated November

30, 1994 No. 51-FZ (as amended on December 16, 2019).

2. Federal Law of 04.22.1996 No. 39-FZ (as amended on 12.27.2019) "On the Securities Market".

3. Galanov V.A. Securities market: textbook / V.A. Galanov. - 2nd

ed., Revised. and add. - M.: INFRA-M, 2019 .-- 414 p. - (Higher Education: Undergraduate).

4. Boronenkova S.A., Melnik M.V. Comprehensive financial analysis

in enterprise management: textbook. allowance. M.: FORUM: INFRA-M, 2017 .-- 335 s.

5. Kolmykova, T.S. Investment Analysis: Textbook / T.S. Kolmykova.- M.: SIC INFRA-M, 2018 .-- 214 p.

6. Kotov A.S., Tolkachev I.S. Development and testing of an effective methodology for selecting stocks in a portfolio on the Russian market. Innovation and Investment - 2020 - No. 4. S. 120 - 125.

7. Nyman Eric. Small encyclopedia of the trader. M .: Alpina Publisher, 2017 .- 456 p.

8. Srebnik B.V. Securities market: textbook, manual. M.: KNORUS,

2016 .-- 288 p.

9. Interfax - information disclosure server URL: https://e-disclosure.ru

10. The official website of the Moscow Exchange: URL: http://moex.com/ (Date of access: 12.06.2020);

11. Official website of FINAM Investment Company JSC URL: https://www.finam.ru/

12. Meshkov V.R., Khachaturian M.V., Smailova Zh.P., Taspenova G.A. Effective management technologies: peculiarities of introducing innovations into the management system: a textbook for masters. Almaty, 2017.

13. Kukushkina V.V. The use of strategic management tools in Russia // Bulletin of the Russian State Trade and Economic University (RGTEU). 2006. No. 4 (16). S. 144-151.

14. Bezpalov V.V. The role of monitoring and control in the management of economic risks during the restructuring of the management system of an industrial enterprise // Economics of Education. 2014. No. 6 (85). S. 95-107.

15. Golubev M.P., Bezpalov V.V. On the issue of restructuring the management system of an industrial enterprise // Integral. 2012. No. 6. S. 92-93.

<

m о x

X