Финансовая диагностика и оценка публичных компаний. Учебное пособие

Под ред. Вороновой Н.С., Львовой Н.А.

Возрастное ограничение: 0+ Жанр: Экономика Издательство: Проспект Дата размещения: 09.03.2017 ISBN: 9785392243136 Язык: Объем текста: 196 стр. Формат: epub

Оглавление

Предисловие

Глава 1. Особенности функционирования публичных компаний

Глава 2. Методы финансовой диагностики и оценки публичных компаний

Глава 3. Методические подходы к финансовой диагностике и оценке публичных компаний в российских условиях

Приложения

Для бесплатного чтения доступна только часть главы! Для чтения полной версии необходимо приобрести книгу

Глава 2.
Методы финансовой диагностики и оценки публичных компаний

2.1. Оценка национальной финансовой среды

2.2. Диагностика банкротства публичных компаний

2.3. Оценка инвестиционных характеристик ценных бумаг

2.4. Оценка стоимости публичных компаний

2.1. Оценка национальной финансовой среды

Специфика публичных компаний во многом проявляется в том, что внешняя финансовая конъюнктура является исключительно важным фактором их успешного функционирования. Поэтому предварительным этапом финансовой диагностики и оценки компаний-эмитентов выступает анализ эффективности национальной финансовой системы (local financial system). Эффективность финансовой системы проявляется в том, насколько успешно она способна выполнять свои функции, и традиционно исследуется в контексте долгосрочного экономического роста и общественного благо­состояния.

Термин «финансовая система» используется в разных смыслах. В частности, она трактуется как «форма организации стоимостных отношений между всеми субъектами финансовых отношений по распределению и перераспределению совокупного общественного продукта». Структурно финансовая система в этом случае представлена тремя подсистемами: публичными финансами, финансами организаций и финансами домохозяйств. В иностранной литературе преобладает более узкая трактовка финансовых систем как «совокупности рынков и институтов, используемых для заключения финансовых сделок, обмена активами и рисками». В этом смысле финансовая система включает финансовые институты, финансовые рынки и поддерживающую инфраструктуру. Существует и третий подход, когда приоритетное значение в финансовой системе отводится публичным финансам.

Мы будем придерживаться второй трактовки: именно она, как правило, применяется международными организациями в сравнительной оценке финансовых систем. В качестве примера можно привести подход, который используется специалистами Всемирного банка при оценке глобального финансового развития (рис. 2.1).

Рис. 2.1. Структура национальной финансовой системы (подход Всемирного банка)

Как правило, национальные финансовые системы расцениваются как сопоставимые. Альтернативный подход предполагает, что они рассматриваются как уникальные, далеко не всегда сравнимые по своим ключевым характеристикам. Истоки данных подходов прослеживаются в отношении к экономическому поведению хозяйствующих субъектов.

Первый (традиционный) подход апеллирует к принципу рационального поведения, второй — учитывает социокультурные особенности экономического поведения экономических субъектов, то есть речь идет об ограниченно рациональном поведении. Методологической основной анализа национальных финансовых систем с учетом их социокультурного многообразия выступает концепция функциональных и структурных финансов (functional and structural finance, FSF), представляющая собой синтез неоклассического, неоинституционального и поведенческого подходов к анализу финансовых отношений.

Безусловно, любая национальная финансовая система по-своему уникальна, что не следует игнорировать в финансовой диагностике публичных компаний. В некоторых случаях социокультурные факторы имеют чрезвычайное высокое значение. Так, особого подхода к оценке требуют, с нашей точки зрения, исламские финансовые системы, в наиболее явном виде представленные в Северной Африке, на Ближнем Востоке и в Юго-Восточной Азии. Примечательно, что в Отчете Всемирного банка о глобальном финансовом развитии за 2014 г. отдельный раздел посвящен доступности финансовых услуг в условиях исламской финансовой системы. В частности, отмечается, что одной из причин отказа населения от банковских услуг являются религиозные представления и что такая ситуация особенно характерна для стран Ближнего Востока и Южной Азии, в которых более высокий уровень финансиализации может быть обеспечен за счет предоставления исламских финансовых услуг.

Следует, однако, отметить, что социокультурный подход до некоторой степени ограничивает возможности сравнительного анализа финансовых систем и, следовательно, основное внимание целесообразно уделять традиционному подходу. Оценка национальных финансовых систем в этом случае может носить комплексный характер или ограничиваться количественными характеристиками.

Количественные показатели функционирования финансовых систем, как правило, подразделяются на три группы. К первой группе относятся критерии эффективности функционирования финансовых институтов, преимущественно банков (bank-based indicators). Ключевыми показателями данной группы выступают: отношение банковских кредитов к ВВП и банковских депозитов к ВВП. Вторую группу формируют показатели эффективности функционирования фондовых рынков (market-based indicators), анализ которых проводится по двум важнейшим направлениям: капитализация и концентрация рынка. Третья группа показателей характеризует уровень доступности финансовых ресурсов (indicators of financial access).

Углубленный подход к оценке финансовых систем предполагает, что четырьмя финансовыми измерениями выступают: 1) финансовая глубина (financial depth), которая в данном случае понимается как размер финансового сектора; 2) доступность финансовых услуг бизнесу и населению (access); 3) эффективность финансовой системы в распределении финансовых ресурсов и содействии финансовым операциям (efficiency); 4) стабильность финансового сектора (stability). Данные измерения, в свою очередь, анализируются по двум направлениям: в отношении финансовых рынков и финансовых институтов. Особенности формирования методики оценки финансовых систем, основанной на принципе «4 × 2», подробно представлены в работе «Ведущие финансовые системы мира». Ключевые показатели по каждому из ключевых направлений оценки приведены в табл. 2.1.

Одним из важнейших источников информации о количественных параметрах функционирования финансовых систем является Банк данных о глобальном финансовом развитии (Global Financial Development Databank), являющийся открытым ресурсом Всемирного банка, в котором представлены статистические сведения по 216 странам и регионам мира до 2013 г.

Таблица 2.1

Матрица ключевых характеристик национальной финансовой системы

Источник: Čihák M., Demirgüç-Kunt A., Feyen E., Levine R. Benchmarking financial systems around the world. World Bank Policy Research Working Paper 6175. Washington, D. C. World Bank. 2012. P. 9.

Примером комплексного подхода к оценке конкурентоспособности национальных финансовых систем является методика Всемирного экономического форума (ВЭФ). Страны ранжируются по уровню финансового развития, который оценивается по семи факторам, формирующим три группы: 1) политика и институты; 2) финансовое посредничество; 3) доступность капитала (рис. 2.2).

Рис. 2.2. Факторы финансового развития по методике ВЭФ

Каждый из семи факторов в методике ВЭФ, в свою очередь, характеризуется определенным набором качественных и количественных показателей. В результате оценки этих показателей формируется обобщающий индекс финансового развития.

Немаловажный вопрос при оценке конкурентоспособности национальных финансовых систем касается выбора сравнительных критериев. Сравнительный анализ может проводиться по типам финансовых систем. В литературе финансовые системы, ориентированные на фондовые рынки (market-based financial systems), — англосаксонский тип, традиционно противопоставляются финансовым системам, ориентированным на банки (bank-based financial systems), — континентальный тип. Существует два принципиальных подхода к объяснению происхождения типов финансовых систем. Первый (структурный) подход предполагает, что специфика финансовой системы формируется под воздействием определенных социальных факторов (например, сложившейся правовой системы), второй (эволюционный) — акцентирует внимание на историческом контексте: специфическом сочетании финансово-экономических проблем и соответствующих институциональных решений. Также доказано, что по мере роста национального благосостояния финансовые систем становятся более «рыночными».

Наиболее явно различия между англосаксонским и континентальным типами финансовых систем проявляются в сфере корпоративных финансов: в первом случае преобладающим методом финансирования корпораций выступает прямое рыночное финансирование, во втором — банковское кредитование. Дискуссионным вопросом при сопоставлении «банковских» и «рыночных» финансовых систем являются их сравнительные преимущества в отношении долгосрочного экономического роста. Споры по этому вопросу продолжаются многие годы. Причем «сторонники “банковской” и “рыночной” финансовой системы приводят нередко одинаковые факты и доказательства, которые, однако, трактуются диаметрально противоположным образом». Как показывают многочисленные эмпирические исследования, ни один из типов финансовых систем не обеспечивает абсолютных конкурентных преимуществ. Объяснение этой закономерности дает концепция финансовых функций, согласно которой залогом устойчивого экономического роста является эффективное функционирование национальной финансовой системы в целом. Таким образом, особое значение приобретает оценка национальных финансовых систем по уровню развития финансовых рынков и институтов.

Подытоживая вышесказанное, следует отметить, что в современных условиях наибольшие конкурентные преимущества получают публичные компании тех стран, которые характеризуются не только значительной финансовой глубиной, доступностью финансовых ресурсов, высокой эффективностью и стабильностью финансовых рынков и институтов, но и благоприятными институциональными условиями. Поэтому наибольшую ценность, с нашей точки зрения, представляют комплексные методики оценки финансовых систем, позволяющие учесть не только количественные, но и качественные факторы их функционирования.

Важно также учитывать, что финансовое развитие в настоящее время характеризуется существенными противоречиями. С одной стороны, сохраняется «национально-государственная форма организации финансовых систем». С другой стороны, капитал становится более интернациональным, ограничиваются возможности государственной финансовой политики. Изменяется характер взаимодействия финансовых рынков: повышается их открытость и взаимозависимость, возрастают риски финансовой эпидемии. Далеко не всегда можно провести четкую грань между национальной и международной сферой финансовых отношений, что влечет новые вызовы и возможности для корпоративного сектора.

2.2. Диагностика банкротства публичных компаний

Финансовая диагностика, направленная на установление признаков финансовой несостоятельности фирмы, выступает одним из динамично развивающихся направлений корпоративных финансов. Термин «финансовая диагностика» активно используется в экономической литературе, однако зачастую смешивается по смыслу с оценкой финансового состояния хозяйствующих субъектов. В узком смысле финансовая диагностика ассоциируется с выявлением признаков корпоративного банкротства. Наиболее широкий спектр соответствующих методов применяется в отношении публичных компаний, предоставляющих внешним аналитикам обширный перечень сведений о своем финансовом состоянии.

Специфика функционирования публичных компаний позволяет использовать рыночные модели диагностики банкротства (market-based models), которые основаны на предположении о том, что фондовый рынок наилучшим образом отражает риск финансовой несостоятельности эмитента и, следовательно, приоритетное внимание при оценке вероятности банкротства необходимо уделять рыночным индикаторам (прежде всего рыночной капитализации). Нерыночные модели в основном представлены так называемыми учетными моделями (accounting-based models), позволяющими получить оценку вероятности банкротства по данным финансовой отчетности. Следует, однако, отметить, что модели диагностики банкротства публичных компаний, как правило, носят смешанный характер. Например, классическая модель Z-счета Э. Альтмана разрабатывалась для публичных компаний, в которой, наряду с показателями финансовой отчетности, приводились сведения о рыночной капитализации:

где Z — показатель риска финансовой несостоятельности (Z-счет).

X1 — доля собственных оборотных средств в совокупных активах.

X2 — отношение накопленной нераспределенной прибыли к совокупным активам.

X3 — отношение операционной прибыли к совокупным активам.

X4 — отношение рыночной капитализации к учетной стоимости долговых обязательств.

X5 — отношение выручки к активам.

При Z < 1,8 вероятность банкротства расценивается как высокая; при Z > 2,99 — как низкая.

Зона неопределенности, или «серая зона» значений Z (ignorance zone, grey zone), для которых нельзя с приемлемой точностью оценить наступление того или иного события, находится в интервале [1,81; 2,99].

В целях диагностики банкротства публичных компаний учетные показатели вполне уместно сочетать с рыночными. С одной стороны, решение о признании должника банкротом в существенной степени основывается на критериях неоплатности и неплатежеспособности, оценка которых проводится с привлечением сведений финансовой отчетности. С другой стороны, если рынок оценивает перспективы бизнеса положительно, кризисное предприятие с неудовлетворительным финансовым состоянием может быть реабилитировано. Доказано, что именно смешанные модели обладают наиболее высоким уровнем прогнозного потенциала.

Диагностика корпоративного банкротства, как правило, проводится на основе эмпирических моделей, ограниченных статистическими закономерностями динамики финансового состояния кризисных компаний и не связанных с четкой концепцией финансовой несостоятельности. Речь, прежде всего, идет о регрессионных моделях, построенных с применением методов дискриминантного анализа и логистической регрессии.

Изначально множественный дискриминантный анализ (multiple discriminant analysis, MDA; discriminant analysis, DAN) получил применение в исследованиях по естественным наукам. В целях диагностики корпоративного банкротства данный метод был впервые предложен и апробирован Э. Альтманом: вышеуказанная модель Z-счета была опубликована в 1968 г. В настоящее время дискриминантный анализ является, пожалуй, самым популярным инструментом корпоративной финансовой диагностики. Разработано множество дискриминантных моделей, отвечающих страновым, отраслевым и другим особенностям финансово-хозяйственной деятельности предприятий. В этом отношении примечательна эволюция дискриминантных моделей Альтмана. В 1983 г. была опубликована Z’-модель для закрытых фирм (private firm model), в которой коэффициент финансирования оценивался по данным финансовой отчетности, что не ограничивало сферу ее применения исключительно публичными компаниями:

где Z’ — показатель риска финансовой несостоятельности (Z’-счет).

Все показатели Xi соответствуют модели Z за исключением X4, который рассчитывается как отношение собственного капитала к заемному в учетной оценке.

При Z < 1,23 банкротство высоковероятно; при Z > 2,9 — маловероятно.

Следующей модификацией Z-счета стала Z’’-модель для производственных и непроизводственных компаний реального сектора (model for manufacturer and non-manufacturer industrials), в которой эффект отрасли был нивелирован за счет исключения показателя оборачиваемости активов. Предполагалось, что, в отличие от моделей Z и Z’, релевантных преимущественно для производственных предприятий, четырехфакторная модель сможет применяться для оценки вероятности банкротства в других отраслях:

где Z’’ — показатель риска финансовой несостоятельности (Z’’-счет).

Все показатели Xi соответствуют модели Z’.

При Z’’ < 1,1 отмечается высокая вероятность банкротства; при Z’’ > 2,6 — низкая.

В 1995 г. модель Z’’ была успешно протестирована в отношении формирующихся рынков (на примере мексиканских компаний, которые являлись эмитентами еврооблигаций, номинированных в долларах США). В итоге EMS-модель для формирующихся рынков (emerging market scoring model) получила следующий вид:

где EM Score — показатель риска финансовой несостоятельности (EM-счет).

Особенность последней модели заключается в том, что по результатам анализа исторических данных по 750 американским компаниям значения EM-счета были приведены в соответствие с кредитными рейтингами по шкале S&P. В итоге было выделено 20 значений EM-счета, которым присвоены эквиваленты рейтингов облигаций (bond rating equivalent, BRE). В частности, свободный член (3,25) в уравнении EM-счета добавлен для того, чтобы нулевое значение функции соответствовало рейтингу дефолта эмитента (рис. 2.3).

Рис. 2.3. Эквиваленты рейтингов облигаций для значений EM-счета

Таким образом, EMS-модель имеет чрезвычайно широкую область применения, что подтверждается подробными эмпирическими исследованиями. Во-первых, ее можно использовать при оценке вероятности банкротства публичных и закрытых компаний различных отраслей. Во-вторых, эквивалентные рейтинги облигаций являются эффективной альтернативой нередко ангажированному мнению рейтинговых агентств. В-третьих, соответствующие оценки могут применяться в целях финансовой диагностики компаний, не имеющих кредитного рейтинга, — ситуация, весьма типичная в условиях формирующегося рынка.

С 1980-х гг. серьезную конкуренцию моделям Z-счета составили логит-модели, которые успешно преодолевали некоторые ограничения дискриминантного анализа. Первая логит-модель, позволяющая получить оценку вероятности корпоративного банкротства по формуле логистической регрессии, была опубликована Джеймсом А. Олсоном в 1980 г. (в литературе, по аналогии с моделями Альтмана, ее иногда называют моделью О-счета):

где P — вероятность финансовой несостоятельности.

е — число Эйлера.

O-счет в свою очередь оценивается по следующей формуле:

где X1 (SIZE) — показатель размера компании, рассчитываемый как натуральный логарифм отношения совокупных активов к индексу-дефлятору ВНП.

X2 (TLTA) — отношение долговых обязательств к совокупным активам.

X3 (WCTA) — отношение собственных оборотных средств к совокупным активам.

X4 (CLCA) — отношение краткосрочных обязательств к оборотным активам.

X5 (NITA) — отношение чистой прибыли к совокупным активам.

X6 (FUTL) — отношение операционного денежного потока к долговым обязательствам.

X7 (INTWO) — 1, если в последние два года чистый финансовый результат был отрицательным, и 0 — если положительным.

X8 (OENEG) — 1, если долговые обязательства превышают активы, и 0 — при обратном соотношении.

X9 (CHIN) — отношение прироста чистого финансового результата за последний отчетный период к сумме модулей чистых финансовых результатов за последний и предшествующий периоды.

В последние годы метод логистической регрессии получил высокое признание среди российских авторов. Разработан ряд отраслевых логит-моделей диагностики банкротства: модель Жданова—Афанасьева для предприятий авиационно-промышленного комплекса (2011), модели Даниловой (2011) и Федоровой—Гиленко—Довженко (2013) для предприятий обрабатывающей промышленности, модель Рыгина для предприятий металлургической отрасли (2013 г.) и др. В частности, модель Жданова—Афанасьева имеет следующий вид:

где Y = 4,32 – 1,24 × X1 – 0,12 × X2 – 0,06 × X3 – 0,34 × X4 – 2,16 × X5 .

P — показатель вероятности банкротства.

Y — линейная комбинация независимых переменных.

X1 — коэффициент рентабельности оборотных активов.

X2 — коэффициент самофинансирования.

X3 — коэффициент соотношения мобильных и иммобилизованных активов.

X4 — коэффициент оборачиваемости активов.

X5— коэффициент текущей ликвидности.

Если значение P по анализируемому предприятию превышает 0,8, риск банкротства расценивается как высокий. В интервале значений от 0,2 до 0,8 констатируется средний риск банкротства. И, наконец, P < 0,2 характеризует риск банкротства как низкий.

Логистические и дискриминантные модели преобладают в статистическом инструментарии финансовой диагностики, что полностью справедливо и в отношении публичных компаний. Однако вопрос о том, какие из них лучше справляются с задачей оценки признаков финансовой несостоятельности, однозначно не решен. Согласно одним исследованиям, логит-модели превосходят дискриминантные модели по уровню прогнозной точности, согласно другим — ситуация противоположная. В целом эмпирические модели характеризуются общим существенным недостатком. Под «банкротством» в данном случае негласно понимается такое финансовое состояние фирмы, которое потенциально может привести ее к финансовому краху: к несостоятельности (банкротству), дефолту по долговым обязательствам, невыплате дивидендов по привилегированным акциям и проч. Используемые при этом индикаторы не позволяют получить представление о природе финансовой несостоятельности. Как отмечает Дж. Олсон в комментариях к своей модели, «автор не пытался обосновать предикторы на основе строгой теории».

Эффективной альтернативой регрессионным моделям для публичных компаний выступают структурные модели (structural models), имеющие детально проработанное теоретическое обоснование — представление о банкротстве фирмы в контексте ее финансовой структуры. В литературе структурные модели часто рассматривают как рыночные, противопоставляя учетным эмпирическим. Речь, прежде всего, идет о моделях КМВ-Мертона (KMV-Merton models), основанных на концепции оценки корпоративных обязательств Блэка—Шоулза—Мертона (BSM). Обратим внимание на особенности терминологии. Методы оценки корпоративных обязательств, кредитного риска и вероятности дефолта, апеллирующие к BSM-концепции, в целом относят к методам анализа условных требований (contingent claims analysis, CCA), поскольку, как будет показано ниже, капитал фирмы рассматривается как условное требование на ее активы. Альтернативный термин, который, в свою очередь, применяется в отношении моделей КМВ-Мертона: модели ожидаемой частоты дефолта (EDF models).

Согласно BSM-концепции, банкротство представляет собой «отказ» акционеров от покупки активов фирмы у кредиторов. Как известно, кредиторы имеют преимущественное (по отношению к собственникам) право на получение части имущества компании пропорционально своим финансовым требованиям. Если стоимость фирмы превышает объем требований кредиторов (B), собственники предпочтут погасить долг, то есть фактически приобретут активы фирмы по цене соответствующего долга. В результате они сохранят право на активы, стоимость которых соответствует стоимости фирмы за вычетом долга. И, напротив, если финансовые требования кредиторов превышают стоимость фирмы (условие неоплатности или «недостаточности имущества»), собственники согласятся признать банкротство, полностью потеряв свое право на активы. Стоимость собственного капитала, таким образом, можно представить с помощью следующей формулы:

где E — стоимость собственного капитала.

V — стоимость фирмы.

Экономика Под ред. Вороновой Н.С., Львовой Н.А. Финансовая диагностика и оценка публичных компаний. Учебное пособие

Экономика Под ред. Вороновой Н.С., Львовой Н.А. Финансовая диагностика и оценка публичных компаний. Учебное пособие

Учебное пособие посвящено актуальным вопросам финансовой диагностики и оценки публичных компаний. Раскрываются особенности их функционирования, в том числе порядок эмиссии долговых и долевых ценных бумаг. Рассматриваются классические и современные методы прогнозирования корпоративного банкротства, оценки инвестиционных качеств ценных бумаг и стоимости компаний. Предлагаются оригинальные методики финансовой диагностики, планирования эмиссии, оценки и прогнозирования инвестиционной стоимости, адаптированные к российской специфике функционирования публичных компаний.<br /> Для научных работников и специалистов в области корпоративного менеджмента, инвестиционного анализа, антикризисного регулирования, а также студентов, аспирантов и преподавателей экономических специальностей вузов.