Оценка компаний: Анализ и прогнозирование с использованием отчетности по МСФО - Ник Антилл

2.3. Что такое бета?

Анализ модели САРМ показывает, что факторы, влияющие на цены активов, можно разделить на две категории: специфический риск, который может быть диверсифицирован, поэтому инвестор не должен его компенсировать дополнительной ожидаемой доходностью, и рыночный риск, который не поддается диверсификации, и его наличие в портфеле инвестор компенсирует дополнительной доходностью. При таком подходе желание инвестора получить доходность своих активов, компенсирующую риск, зависит не от неопределенности доходности актива вообще, а от «вклада» актива в неопределенность доходности портфеля в целом. Актив, который повышает волатильность портфеля, является высокорисковым активом, а актив, который снижает волатильность портфеля, будет низкорисковым. Чтобы лучше понять это, представьте компанию, акции которой очень волатильны, но не подвержены колебаниям экономического цикла. Это может быть, например, нефтедобывающая компания. Хотя ее акции сами по себе волатильны, они не будут увеличивать волатильность всего портфеля и даже могут снижать ее в периоды кризиса на нефтяном рынке. Если выводы САРМ верны, инвесторы не будут требовать высокой доходности за специфический риск такой компании, а будут удовлетворены сравнительно средней доходностью таких акций, поскольку их наличие в портфеле добавляет сравнительно небольшое количество системного (недиверсифицируемого) риска.

На рис. 2.5 видно, что акции с высокой ковариацией с доходностью рыночного портфеля (которые растут быстрее рынка, когда рынок растет, и падают быстрее рынка, когда рынок падает) будут повышать волатильность портфеля по сравнению с рыночным портфелем. Увеличение доли таких акций будет сдвигать портфель инвестора вправо от точки рыночного портфеля. И наоборот: уменьшение доли таких акций с одновременным увеличением доли акций с низкой ковариацией с рынком будет смещать весь портфель инвестора влево. Поскольку известно, что портфель, состоящий из безрискового актива и рыночного портфеля, является оптимальным, то линия рынка ценных бумаг позволяет для любого актива вычислить премию сверх безрисковой ставки, которая требуется для этого актива в соответствии с его влиянием на волатильность общего портфеля. Линия рынка ценных бумаг, которая устанавливает соответствие между требуемой доходностью и ее ковариацией с рыночным портфелем, или бетой, показана на рис. 2.6.

Бета определяется как ковариация с рынком. Акции, ковариация которых с рынком выше средней, характеризуются высоким коэффициентом бета, акции, ковариация которых с рынком ниже средней, характеризуются низкой бетой. САРМ не подразумевает, что только рыночные колебания влияют на курсы акций. На самом деле САРМ предполагает, что цены акций меняются под влиянием рынка, а также специфических для каждой компании факторов. Но риск каждой акции в качестве составляющей инвестиционного портфеля определяется только влиянием рынка. Данное рассуждение проиллюстрировано на рис. 2.7.

Примером компаний, акции которых имеют высокую бету, могут быть компании наиболее волатильных секторов экономики, например жилищного строительства, или наиболее чувствительных к колебаниям рынка ценных бумаг, например компаний страхования жизни. Примерами акций с низкой бетой могут быть акции компаний коммунального обслуживания или розничные сети по торговле продовольствием. Ниже будет подробнее освещена способность компаний повышать или понижать бету путем изменения доли заимствований в финансировании.

Обычно коэффициент бета вычисляется с помощью парной регрессии доходности актива за некоторую последовательность периодов к доходности рынка в целом за ту же последовательность периодов. На рис. 2.8 представлено множество наблюдений доходности акции относительно доходности рынка за ряд периодов; на практике часто берутся помесячные показатели доходности за три или пять лет. Историческое значение бета акции определяется как наклон линии регрессии. Безусловно, при таком подходе возникают проблемы статистического характера. Акции отдельных компаний часто слабо коррелируют с рынком. Теория оперирует ожидаемыми значениями беты, а не историческими. На практике бета обычно рассчитывается с использованием баз данных (например, Bloomberg, DataStream или др.).

Существуют проблемы, связанные со стандартным подходом к расчету беты. Первая: такие расчеты базируются на исторических данных, а ставка дисконта определяется с учетом ожидаемой беты (на соответствующий период). Вторая: многие расчеты оказываются статистически незначимыми. Третья: за какой период должна измеряться бета?

2.4. Что такое премия за рыночный риск?

Вернемся к рис. 2.5. При его построении предполагается, что доходность рыночного портфеля выше доходности безрискового актива. Это, безусловно, разумно. Хотя инвесторы способны путем диверсификации исключить все специфические риски отдельных акций, они не могут исключить рыночный риск – диверсифицировать его невозможно. Поэтому инвесторы, готовые нести рыночный риск, должны получать компенсацию в виде дополнительной доходности. Зная цену рыночного риска, можно начертить линию рынка капитала и использовать ее для вычисления требуемой доходности для каждой отдельной акции. Но как рассчитать размер рыночной премии за риск?

Как и в случае с коэффициентом бета, один из способов – обратиться к истории. В различных базах данных (в Англии исследования «Акции – государственные ценные бумаги» и более современные исследования Лондонской школы бизнеса, в США исследования компании Ibbotson) ежегодно приводятся показатели доходности разных классов ценных бумаг. При этом возникает методический вопрос: должен каждый год рассматриваться как самостоятельная единица и годовая доходность при этом арифметически усредняться или следует весь рассматриваемый период (несколько десятилетий) рассматривать как одну единицу и годовую доходность рассчитывать как среднее геометрическое? Второй вариант представляется более предпочтительным, но и здесь, как в случае с коэффициентом бета, важно, соответствуют ли основанные на исторических данных оценки ожидаемым в будущем параметрам?

На рис. 2.9 приведены основанные на исторических данных за ХХ в. оценки разницы между значениями годовой доходности акций и долгосрочных государственных облигаций на рынках разных стран. Среднее арифметическое таких разниц составляет около 5 %, т. е. в среднем акции сулят примерно на 5 % бóльшую доходность, чем долговременные государственные облигации за этот период.

Альтернативный подход: рассчитать ожидаемую доходность рынка ценных бумаг путем оценки роста будущих дивидендов. Формула расчета ожидаемой доходности рынка ценных бумаг, полученная простым преобразованием формулы Гордона, выглядит так:

В конце 2003 г. историческая доходность английского индекса акций FT составляла 3,12 %. Эквивалентная прогнозная величина могла составить примерно 3,15 %, многолетний номинальный рост дивидендов можно оценить примерно в 4,5 % в год. Из этого можно заключить, что доходность рынка ценных бумаг Великобритании была на уровне 7,65 %. На ту же дату 10-летняя государственная облигация давала доходность при погашении 4,77 %. Вычитание этой величины из прогнозной доходности дает премию за рыночный риск 2,88 %. Принимая во внимание естественную неточность сделанных прогнозов, разумно принять премию за рыночный риск равной 3 %. Предпринимались многочисленные попытки рассчитать премию за рыночный риск неявным образом, на основе данных разных исторических периодов. Такие расчеты в основном дают значение премии за рыночный риск 3–4 %. Это несколько ниже, чем фактическая премия в ХХ в.

2.5. Комментарии к САРМ

Специалисты часто применяют модель САРМ и не задаются вопросом о ее применимости. Отчасти это объясняется тем, что она достаточно хорошо работает и проста в применении. В тех случаях, когда применение модели не дает удовлетворительного результата – например, в случае венчурных инвестиций в неликвидные активы, – ее игнорируют.

Другие модели приведены ниже. Первая – теория арбитражного ценообразования – вместо предположения о существовании одного фактора, определяющего ожидаемую доходность акции (подверженность рыночному риску), содержит предположение о наборе факторов. Многофакторный подход подразумевает анализ многофакторной регрессии для определения коэффициентов для разных факторов. Одним из факторов обычно является рыночный риск. Такой подход позволяет лучше объяснить исторические цены акций и более точно рассчитать коэффициент бета, однако требует больших затрат времени. К тому же нет достаточных оснований считать, что этот подход позволяет делать более точные прогнозы стоимости капитала по сравнению с прогнозами, построенными с помощью САРМ.