Содержание к диссертации
Введение 5
Глава 1. Специфика высокотехнологичного бизнеса 16
1.1. Высокотехнологичный бизнес, как бизнес, принадлежащий к
наукоемким отраслям 16
Показатель наукоемкости, как критерий высокотехнологичности бизнеса 16
Принадлежность к определенным волнам Кондратьева, как критерий высокотехнологичности 19
Специфика высокотехнологичного инновационного бизнеса 22
Специфика телекоммуникационной отрасли, как наиболее значимой отрасли высокотехнологичного бизнеса 27
Глава 2. Теоретическое обоснование использования
многофакторных моделей в оценке высокотехнологичного бизнеса 34
2.1. Основы ценообразования на активы с высоким риском 34
2.2. Средневзвешенная стоимость капитала 44
2.3. Математическое представление взаимосвязей цена - денежные
потоки - доходность 47
2.4 Определение нормы доходности на собственный капитал (НДСК) с
помощью метода аналогий 52
2.5. Определение нормы доходности на собственный капитал с
помощью базированной на потреблении модели оценки капитальных активов
(Consumption-based Capital Assets Pricing Model) 54
Использование экспоненциальной функции полезности....55
Использование логарифмической функции полезности 56
Определение нормы доходности на собственный капитал с помощью модели оценки капитальных активов Шарпа, Линтнера, Моссина (Capital Assets Pricing Model) 66
Определение нормы доходности на собственный капитал с помощью арбитражной теории ценообразования Росса (Arbitrage Pricing Theory-APT) 69
Основы использования многофакторных моделей при управлении
финансовыми активами 71
Глава 3. Построение многофакторной модели
доходности российских акций 75
Методология идентификации модели 75
Эмпирический анализ 84
Инструменты и источники 84
Структура и моделирование данных 85
Реальный курс рубля 87
Объем розничных продаж 94
Среднемесячная заработная плата 96
NASDAQ 97
Спрэд качества 98
Основная модель 100
Коррекция нарушений предпосылок классической линейной модели множественной регрессии (КЛММР) 102
Коррекция автокорреляции остатков 102
Коррекция условной гетероскедастичности остатков 104
3.2.5. Результаты исследования и интерпретация 108
3.3 Определение нормы доходности на собственный капитал с
помощью модели арбитражной теории ценообразования 117
Переход от факторной модели генерации доходности к модели арбитражной теории ценообразования 117
Особенности построения модели при неканонической форме факторов 118
Расчет нормы доходности на собственный капитал с помощью арбитражной теории ценообразования на примере предприятий вошедших в эмпирическое исследование 119
Особенности нормы доходности на собственный капитал высокотехнологичных предприятий и практические рекомендации по ее расчету 121
Заключение 132
Список цитированной литературы 134
Приложение 142
Введение к работе
Высокотехнологичные предприятия в настоящее время являются наиболее перспективными инструментами развития экономики. Специфика их функционирования - а именно относительно длинный по времени производственный цикл, высокий требуемый объем расходов на исследования и разработки, высокий удельный вес дорогостоящих специализированных активов - требует наличие мощной финансовой базы. Поэтому высокотехнологичный бизнес вынужден все чаще обращаться за долгосрочными средствами к широкому кругу инвесторов. Наиболее удобной формой предоставления средств являются прямые инвестиции в собственный капитал предприятия. Необходимым условием такого участия инвестора в собственном капитале высокотехнологичного предприятия является его адекватная оценка. Из-за специфики деятельности таких предприятий ряд применяемых методов оценки бизнеса (рис. 1) очевидно неадекватен: В связи со специализацией активов и высокой доли сложнореализуемых в отдельности НИОКР имущественный или затратный метод будет давать искаженные, определенно заниженные оценки. Поскольку производственный процесс или структура предоставления инновационных услуг оцениваемого предприятия часто не имеет аналогов на рынке, а зачастую и в мире, то в большинстве случаев практически не возможно адекватно подобрать необходимую для применения рыночного метода «группу сравнения» (peer group).
Таким образом, лишь с помощью доходного подхода можно более или менее адекватно оценить высокотехнологичный бизнес. Следовательно, необходимо корректно спрогнозировать будущие денежные потоки от хозяйственной деятельности высокотехнологичного предприятия и
определить норму доходности на собственный капитал, адекватную риску
рассматриваемых денежных потоков.
Опционные методы оценки
1%
Метод капитализации
доходов (доходный
подход)
19%
Учетные методы оценки
(затратный подход)
28%
Метод рынка капитала
Метод дисконтирования
денежных потоков
(доходный подход)
30%
(сравнительный подход)
9% Метод сделок
(сравнительный подход)
8%
Метод отраслевых
коэффициентов
(сравнительный подход)
5%
Рис.1. Использование методов оценки. Результаты опросного исследования за период с 21 апреля по 31 июля 2000 г., % [35]
Проблема обоснованного прогнозирования денежных потоков не имеет однозначного теоретического решения: невозможно научиться точно предсказывать будущее. Однако знания в области маркетинга, макроэкономики и долгий опыт работы на рынке позволяет оценить вероятностную структуру различных сценариев. Спрогнозировав ряд возможных комбинаций будущих денежных потоков и оценив вероятностную структуру данного ряда, следующей и одной из важнейших задач инвестора в рамках принятия инвестиционного решения является определение нормы доходности на собственный капитал рассматриваемого предприятия.
Норма доходности на собственный капитал (НДСК), она же стоимость собственного капитала (ССК, английский вариант - cost of equity) является важным элементом для принятия инвестиционных решений: НДСК является
основополагающим критерием решения о вложении средств в собственный капитал предприятия, а также о реализации предприятием тех или иных инвестиционных проектов. НДСК представляет собой упущенный доход от вложения средств в эквивалентный альтернативный актив. Эквивалентность альтернативного актива должна быть гарантирована по затратам труда, горизонту планирования, степени риска и др. Найти альтернативный актив, отвечающий таким критерием (в первую очередь по степени риска) на финансовом рынке, как правило, не представляется возможным. Таким образом, доходность эквивалентного альтернативного актива приходится моделировать, что, по сути, является определением ожидаемой доходности самого оцениваемого объекта. Иными словами, НДСК можно определить как ожидаемую (требуемую) доходность оцениваемого актива в свете имеющегося набора инвестиционных альтернатив и предпочтений инвестора по поводу потребления.
Для определения ставки дисконтирования, в отличие от прогнозирования денежных потоков, существует ряд формализованных решений. Наибольшее распространение приобрели метод расчета на базе модели оценки капитальных активов (Capital Assets Pricing Model - САРМ) и метод кумулятивного построения ставки дисконтирования. Последний способ расчета позволяет оценщику достаточно произвольно накидывать надбавки за риск, что делает рассчитанную таким образом ставку дисконтирования предельно субъективной [4, с. 215]. При расчете на базе САРМ принимается целый ряд предпосылок о ситуации и целях инвестора, которые чаще всего не соответствуют положению лиц, инвестирующих в высокотехнологичные предприятия. Основным спорным моментом является предпосылка о полной диверсификации инвесторов, лежащая в основе САРМ - большинство
инвестиционных фондов или лиц, вкладывающихся в высокотехнологичный бизнес, обладают портфелями с преобладанием высокотехнологичных секторов и таким образом очень далеких от полной диверсификации. Кроме того, в модели оценки капитальных активов учтен лишь один источник систематического риска - риск рынка акций, в то время как высокотехнологичные предприятия в силу своей специфики очень чувствительны ко многим макроэкономическим параметрам, как то рост потребления, уровень цен и т.д. Поэтому более корректно будет проводить расчет ставки дисконтирования, учитывая ряд факторов экономического риска, что возможно на базе арбитражной теории ценообразования (Arbitrage Pricing Theory - APT) с использованием многофакторных моделей генерации дохода.
Многофакторные модели процесса генерации дохода или, проще, модели доходностей ценных бумаг широко применяются в управлении рисками и инвестиционными портфелями западных инвестиционных компаний и банков. [41] На основе многофакторных моделей доходности построены теория оценки капитальных активов (Capital Assets Pricing Model) [81] и теория арбитражного ценообразования (Arbitrage Pricing Theory) [77], прочно вошедшие в практику оценки бизнеса. С другой стороны, существующие многофакторные модели часто подвергаются критике в связи с недостаточной теоретической обоснованностью моделей и произвольностью подбора факторов. Кроме того, высказываются серьезные сомнения по поводу целесообразности использования многофакторных моделей для относительно нестабильных и молодых финансовых рынков, таких как финансовый рынок России. Однако пока не было опубликовано результатов
исследований, позволяющих обоснованно судить о надежности таких моделей для российского рынка акций.
Поэтому возникает необходимость в заполнении обнаруженного пробела в финансовой теории.
Актуальность проблемы. В настоящий момент большое количество высокотехнологичных предприятий нуждается в финансировании (для приобретения основных активов, расширения производственной базы и т.п.). В связи с ограниченными возможностями российской банковской системы для многих предприятий единственным путем является привлечение собственного капитала. Привлечение собственного капитала производится уже сейчас как от узкого круга лиц, так и по открытой подписке с размещением акций на бирже (IPO). В качестве примера успешного первичного размещения акций на бирже можно привести размещение информационной компанией «Росбизнесконсалтинг» и авиастроительным предприятием «Иркут» новых акций на Московской Межбанковской Валютной Бирже (ММВБ) и в Российской Торговой Системе (РТС), а также компаниями сотовой связи «МТС» и «Вымпелком» на Нью-Йоркской Фондовой Бирже (New York Stock Exchange, NYSE). Однако определить, насколько адекватно была произведена оценка размещенных акций имеющимися методиками не представляется возможным.
Со стороны инвесторов также существует серьезная заинтересованность в инвестициях в собственный капитал высокотехнологичных предприятий. Традиционные в России формы вложения средств, как то, иностранная валюта и государственные облигации в связи с изменением макроэкономической ситуации стали малопривлекательными, а то и вовсе перешли в категорию убыточных. Одним из пока еще существующих барьеров для инвестиций в собственный капитал
высокотехнологичных предприятии является не разработанная в полной мере методика определения НДСК для высокотехнологичных предприятий в условиях финансово нестабильной макроэкономической ситуации России. Поэтому разработка адекватных методов оценки НДСК является актуальной задачей.
Актуальность решения задач, рассматриваемых в диссертации, вытекает также из программы социально-экономического развития Российской Федерации на среднесрочную перспективу [30]. Программа подчеркивает необходимость именно в настоящий момент инвестировать средства в развитие предприятий наукоемких отраслей, в том числе интенсивно развивать информационные и телекоммуникационные технологии. НДСК является одним из основополагающих критериев для инвестора при принятии инвестиционного решения. Проблема расчета НДСК для высокотехнологичных предприятий в финансово нестабильной обстановке не была еще однозначно решена.
Цель и задачи исследования. Цель настоящей работы состояла в теоретическом обобщении принципов построения, разработке и дальнейшем совершенствовании методов расчета нормы доходности на собственный капитал российских высокотехнологичных предприятий и решении на их основе научной проблемы расчета НДСК для конкретных высокотехнологичных предприятий базируясь на макроэкономических индикаторах.
Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие основные задачи:
Функционально-структурный анализ нормы доходности на собственный капитал акционерных обществ, имеющих котировки на бирже и выплачивающих дивиденды.
Исследование специфических особенностей высокотехнологичных предприятий, имеющих важное значение при оценке НДСК.
Обобщение существующих методов определения НДСК в условиях развитой финансовой системы и экономической стабильности.
Анализ особенностей методов расчета НДСК на нестабильных финансовых рынках, в особенности на российском.
Разработка модели доходности на базе ряда макроэкономических факторов, оказывающих продолжительное влияние на рост и колеблемость будущих денежных потоков, причитающихся инвестору, а также на потребительские предпочтения инвестора.
Выбор значимых факторов модели доходности акций предприятий разных отраслей для российского рынка акций. Идентификация параметров разработанной модели.
Выявление фундаментальных отличий значения параметров моделей доходности высокотехнологичных предприятий (принадлежащих к наукоемким отраслям) от значений параметров моделей доходности предприятий традиционных секторов с невысокой долью инноваций (ТЭК и т.п.).
Расчет НДСК высокотехнологичных предприятий, используя ранее полученные параметры моделей доходности, на примере компаний телекоммуникационного сектора.
Объект и предмет исследования. Объектом исследования данной диссертационной работы является инвестиционная деятельность физических и юридических лиц направленная на прямые вложения в собственный капитал
высокотехнологичных предприятий. В ходе принятия инвестиционного решения инвестор ориентируется на ряд критериев. Одним из наиболее важных критериев является норма доходности на собственный капитал предприятия - объекта предполагаемой инвестиции. Адекватное определение нормы доходности на собственный капитал и является предметом данного исследования.
Методы исследования. В диссертационной работе используются методы эконометрики и математического моделирования цен финансовых активов и их доходности. Идентификация параметров моделей производится с помощью методов статистического анализа эмпирических данных курсов акций широкой группы российских предприятий на бирже РТС [31] и макроэкономических показателей российской и мировой экономики с использованием компьютерных эконометрических и статистических программ Econometric Views 4.01 и SPSS v.11.0.
Научные результаты, выносимые на защиту. Теоретическое обобщение методов определения НДСК. Решение проблемы определения НДСК высокотехнологичных предприятий в условиях развивающейся экономики на примере определения НДСК российских высокотехнологичных предприятий.
Предложения по основным образующим элементам НДСК в общем случае.
Специфические для высокотехнологичных отраслей экономики методы учета в величине НДСК инвестиционных рисков и потребительских предпочтений инвесторов.
Методы расчета НДСК с помощью параметров факторных моделей доходности.
Теоретическая разработка и спецификация моделей доходности акций предприятий на российском рынке ценных бумаг.
Количественное определение параметров модели доходности акций с учетом пяти макроэкономическим факторов, значимых для доходности инвестиций в предприятия трех отраслей российской экономики.
Выявление основополагающих отличий параметров для высокотехнологичных предприятий (на примере компаний телекоммуникационной отрасли).
Методика расчета норм доходности на собственный капитал при инвестировании в высокотехнологичные предприятия.
Научная новизна:
В диссертации впервые комплексно рассмотрена проблема определения НДСК для высокотехнологичных предприятий в условиях нестабильной экономико-финансовой ситуации, имеющая существенное значение для развития российской финансовой системы и высокотехнологичных отраслей экономики. В ходе решения проблемы:
- предложен и теоретически обоснован набор макроэкономических факторов, которые должны учитываться при расчете НДСК по российским предприятиям, характеризующимся высокой степенью инновационной активности (стр. 75-100);
- для предприятий трех отраслей российской экономики произведена оценка параметров модели доходности (с использованием поправки на ОАРУГ и автокорреляцию) по пяти специально отобранным макроэкономическим факторам (стр. 100-112);
разработана и проверена на точность и значимость полученных численных результатов многофакторная модель доходности акций осуществляющих инновации российских предприятий (стр. 110-112);
на примере предприятий телекоммуникационной отрасли выявлены и проанализированы процессы, обуславливающие существенные отличия в значениях параметров разработанной модели доходности акций применительно к предприятиям высокотехнологичных отраслей от значений этих параметров применительно к предприятиям невысокотехнологичных отраслей (стр. 113-116);
на базе арбитражной теории ценообразования, но без использования безрисковой ставки доходности и портфелей ценных бумаг с нулевой чувствительностью и наименьшей дисперсией, разработан метод определения нормы доходности на собственный капитал; этот метод применен к российским высокотехнологичным предприятиям (стр. 117-121);
- по предложенной методике и с использованием полученных
параметров для инвестиций в ряд российских предприятий
телекоммуникационной отрасли произведен расчет норм доходности на
собственный капитал (стр. 117-130).
Апробация работы. Основные положения и результаты исследования, изложенные в диссертационной работе, доложены на 5 международных конференциях (2001-2004 гг.):
Предпринимательство и реформы в России. СПб. СПбГУ. 2001
Economic International Conference 2004 in St. Petersburg
Joint Meeting of the Society for Multivariate Analysis in Behavioral Sciences and European Association of Methodology 2004 in Jena
4. Joint Conference of the European Economic Association and
Econometric Society- European Meeting 2004, Madrid
5. Stochastic Finance 2004 - International Conference in Lissabon.
А также на заседаниях кафедр:
экономики исследований и разработок экономического факультета СПбГУ (2001-2004 гг.),
экономики и аудита предприятия экономического факультета Филиппс-Университета Марбурга (2001 г.)
эмпирических экономических исследований экономического факультета Вестфальского Вильгельмс-Университета Мюнстера (2003-2004 гг.)
Построение диссертации. Диссертация включает введение, три главы и заключение. В первой главе проанализированы длительность производственного цикла, уровень и характер конкуренции, доля расходов на исследования и разработки высокотехнологичного бизнеса. Разработка теоретической базы оценки высокотехнологичных предприятий и в частности расчета ставки дисконтирования рассмотрены в главе 2. В главе 3 проведено построение надежной многофакторной модели доходности российских акций и разработана методика расчета НДСК для оценки высокотехнологичного бизнеса.
