Можно ли использовать метод восходящих коэффициентов "бета" на развивающихся рынках?

Применение метола восходящих коэффициентов "бета" на развивающихся рынках вполне правомерно. Проблема может возникнуть, если на формирующемся рынке недостаточно компаний, занимающихся тем же видом деятельности, для составления репрезентативной выборки. В этом случае выборку можно составить из компаний, акции которых котируются на развитых рынках. Большая мера риска, которая характеризует компанию, работающую на растущем рынке, будет учтена не в коэффициенте "бета", а в премии за суверенный риск. Таким образом, даже если используемые для обеих компаний коэффициенты "бета" идентичны, стоимость собственного капитала для компании на растущем рынке будет выше.

Сопоставление с компанией, работающей на развитом рынке, будет неправомерно в том случае, когда нарушено условие идентичности видов деятельности, т.е. если, например, компании производят одинаковые товары, но на развитом рынке эти товары являются товарами повседневного спроса, а на развивающемся – немассового спроса. Следовательно, средний коэффициент "бета", оцененный через анализ компаний на развитом рынке, будет занижать истинный коэффициент "бета" компаний на развивающихся рынках.

Бета как относительная изменчивость актива в целом, или бухгалтерский подход. Учетный (бухгалтерский) коэффициент "бета" предполагает, что относительные параметры риска актива оцениваются на основе показателей, базирующихся на данных бухгалтерского учета, таких как темпы роста, доход до выплаты процентов и налогов (EBIT), структура финансирования компании.

Бухгалтерский коэффициент "бета" рассчитываются как отношение изменений прибыли компании на квартальной или годовой основе к изменениям прибыли для рынка в те же периоды. Применяемые методы бухгалтерского учета (равномерное распределение прибыли во времени, перенесение доходов и расходов на множество периодов) способствуют занижению коэффициентов "бета" для более рисковых компаний и завышению для менее рисковых фирм. Таким образом, бухгалтерские коэффициенты "бета" всегда оказываются близкими к единице. Кроме того, на бухгалтерскую прибыль могут оказывать значительное влияние изменения в методах учета.

Пример 6.6. Компания "Старт" является относительно стабильной компанией с величиной коэффициента "бета", равной 0,5. Если доходность безрискового вложения капитала равна 6%, а средняя по фондовому рынку – 9%, то согласно модели оценки долгосрочных активов стоимость капитала компании равна

В целом использование модели САРМ наиболее целесообразно при наличии достаточно большого числа данных, характеризующих эффективность работы компании.

Особенности оценки затрат на собственный капитал на растущих рынках

Модель оценки доходности долгосрочных активов в своем классическом варианте основывается на ряде нереалистичных для развивающихся рынков предпосылок. Во-первых, вызывает сомнение соблюдение гипотезы эффективности рынка, что осложняет применение моделей, в основе которых лежит САРМ. Во-вторых, на доходы на растущих рынках существенное влияние оказывают не систематические риски, а другие факторы риска.

Можно выделить два типа моделей оценки стоимости собственного капитала на растущих рынках: модификации модели САРМ и альтернативные методы.

1. Глобальная модель оценки долгосрочных активов (Global САРМ).

Либерализация мировых рынков капитала и повышение информационной прозрачности способствовали тому, что инвестор может легко войти на любой локальный рынок с минимальными трансакционными издержками. Логичным стало появление модели для оценки стоимости собственного капитала компаний, имеющих доступ на международные рынки. Глобальная модель САРМ (Р. Шту.льц; Р. Шрамм и Г. Вонг) определяется следующим соотношением:

где – ожидаемая доходность актива (затраты на капитал); – мировая безрисковая ставка; – глобальный коэффициент "бета" актива, характеризует соотношение доходности актива с доходностью глобального рынка, представленной одним из мировых индексов; () – премия за риск инвестирования в акции на глобальном рынке (находится в пределах 3–6%).

В данной модели предполагается уменьшение несистематического риска путем интернациональной диверсификации. Следовательно, на поведение развивающегося рынка влияют решения нерезидентов, инвесторов с развитых рынков капитала. В этих условиях, с одной стороны, глобальному инвестору-нерезиденту доступна ставка безрискового вложения на материнском рынке, с другой – рациональность его поведения приводит к минимизации несистематического риска отдельного рынка посредством формирования хорошо диверсифицированного глобального портфеля. Поэтому при вложении денег в активы растущей экономики глобальный инвестор учтет только систематический риск развивающегося рынка относительно материнского.

Эта версия модели предполагает, что стоимость актива не связана с обменными курсами, в противном случае должны были быть внесены соответствующие корректировки на вероятность изменения курса валюты.

2. Локальная модель оценки долгосрочных активов (Local САРМ).

Если финансовые рынки интегрированы, то страновой риск может быть диверсифицирован. Если же на рынке существуют определенные препятствия для входа или выхода инвестора, то риск инвестирования на конкретном рынке влияет на ожидаемую доходность активов.

В основе сегментации рынков лежат объективные факторы, такие как законодательные ограничения, налогообложение и трансакционные издержки. Причиной сегментации могут служить также психологические факторы: инвестор, работающий на локальном рынке, может испытывать нежелание осуществлять интернациональную диверсификацию и, как следствие, быть подверженным страновому риску. Исследования, проведенные в 1990-х гг., показали, что доходы по акциям подвержены страновому риску в большей степени, чем риску инвестирования в конкретную отрасль (Дж. Гриффин и А. Кароли, С. Хестон и Дж. Роувенхорст).

Национальные, или страновые, риски могут трактоваться как результат синтеза следующих компонентов:

• риски, происходящие от социально-политической нестабильности и влияющие на доходность активов;

• риск конфискации активов правительством;

• риск возникновения барьеров, препятствующих свободному движению капиталов (что может влиять, например, на репатриацию дивидендов);

• валютные риски, связанные с возможной девальвацией или ревальвацией национальной валюты;

• риск непогашения возможность объявления правительством дефолта по внешним долгам;

• риск повышенной инфляции или даже гиперинфляции.

Чтобы учесть эти факторы, можно прибегнуть к следующей формуле:

где – ожидаемая доходность актива (затраты на капитал); – глобальная безрисковая ставка; – коэффициент "бета", рассчитанный для локального рынка; – премия за страновой риск; – доходность локального рыночного портфеля.

В скобках, по сути, стоит премия за риск инвестирования в акции на локальном рынке.

Для расчета коэффициента премии за страновой риск обычно используют спред между национальными государственными облигациями и облигациями глобальных рынков (например, казначейскими облигациями США) с аналогичными номиналом, доходностью и сроком погашения.

3. Модель Эстрада (The Estrada model, D-CAPM).

Альтернативная концепция, которая может быть использована для оценки ожидаемой доходности как на уровне компании, так и на уровне страны или сегмента рынка, предложена X. Эстрадой в 2000 г.

Первоначально модель была разработана для глобального инвестора, проживающего в США, но имеющего возможность вкладывать денежные средства по всему миру. Исходя из этого безрисковая доходность компенсировала падение покупательной способности в долларах, а ожидаемая доходность определялась формулой

где – безрисковая доходность в США; () – мировая премия за риск, которая компенсирует риск вложения в глобальный портфель; – параметр одностороннего риска (downside risk).

Согласно концепции распределение доходов на развивающихся рынках наилучшим образом можно объяснить с позиций одностороннего риска по следующим причинам:

• инвесторы в действительности не имеют ничего против положительной волатильности рынка, однако им не нравится отрицательная волатильность;

• односторонняя дисперсия является более применимой переменной как в случаях, когда распределение доходности данной акции является несимметричным, так и в ситуации, когда распределение является симметричным;

• односторонняя дисперсия содержит информацию, обычно предоставляемую двумя характеристиками функции распределения: дисперсией и коэффициентом скошенности, таким образом, дает возможность использования однофакторной модели для оценки ожидаемого уровня доходности.

Коэффициент RM в формуле является оценкой этого фактора риска и равен соотношению статистического отклонения доходов па рынке i к статистическому отклонению доходов на мировом рынке. Статистические отклонения рассчитываются для всех выборочных значений, меньших предела (в качестве предела может быть взято выборочное среднее, безрисковая доходность или любое значение доходности, которое считается минимально приемлемым).

Превосходство одностороннего коэффициента "бета" и модели D-CAPM над классическим коэффициентом "бета" и моделью САРМ доказывается Эстрадой на основе результатов эмпирических исследований, проведенных на базе данных Morgan Stanley Capital Indices, которая содержит показатели по 28 развивающимся странам. Выборка состояла из среднемесячных доходов (дивидендов и прироста капитала) в долларах, взятых до декабря 1998 г.

Для каждой страны на доступной временно́й выборке (данные для стран начинаются в разное время) было рассчитано среднеарифметическое доходов и несколько параметров риска, оценивающих факторы риска для разных подходов к его определению. Первый – фактор систематического риска (systematic risk), который измеряется коэффициентом "бета". Второй – фактор, определяющий общий риск (total risk) как стандартное отклонение доходов.

Третий – фактор уникального риска, поддающегося диверсификации (idiosyncratic risk), который оценивает разброс доходов, не нашедший отражения в коэффициенте "бета". Фактор равен квадратному корню из дисперсии остатков уравнения регрессии для расчета коэффициента "бета". Четвертый – размер, который определяется логарифмом средней рыночной капитализации за период рассмотрения.

Также приводятся пять различных факторов одностороннего риска (downside risk). Три параметра были рассчитаны как статистическое отклонение доходов на отдельно взятом рынке, которые были меньше определенной границы – предела. Оценки статистических отклонений рассчитывались для трех пределов: выборочного среднего , безрисковой доходности и нуля . В дальнейшем статистическое отклонение можно рассчитать для любого предела, что, несомненно, является сильной стороной этого подхода.

Еще два параметра предельного риска – предельный коэффициент "бета", который измеряется чувствительностью доходов рынка к доходам мирового рынка, когда оба рынка одновременно снижаются, и VaR (value-at-risk), широко распространенная оценка максимальных ожидаемых потерь, взятая с временным интервалом в месяц и 95%-м уровнем значимости.

Анализ корреляционной матрицы, содержащей средние доходы и девять параметров риска, показал, что факторы общего и индивидуального риска и три фактора предельного риска (статистическое отклонение от среднего, VaR и предельный коэффициент "бета") в большей степени взаимосвязаны со средними доходами, чем фактор систематического риска.

Принимая во внимание значимость оценок систематического и общего риска, а также то, что наиболее значимой оказалась оценка статистического отклонения и именно этот показатель выделял Марковиц в своих работах как наиболее эффективный, были генерированы три показателя риска:

• оценка общего риска (total risk): ,;

• оценка систематического риска (бета): ;

• оценка одностороннего риска (downside risk):

На основе трех факторов риска были рассчитаны три варианта ожидаемой доходности собственного капитала для каждой страны. Таким образом, было показано, что затраты на собственный капитал, рассчитанные на основе статистического отклонения, оказались наиболее близкими к фактическим.

По материалам: Pereiro L. Е. The valuation of closely-held companies in Latin America // Emerging Markets Review. 2001. Vol. 2 (4). P. 330–370.

Источники: Stulz R. M. Globalization of equity markets and the cost of capital // Working paper. Dice Center, 1999; Schramm R. M., Wang H. N. Measuring the cost of capital in an international CAPM framework // Journal of Applied Corporate Finance. 1999. Vol. 12. № 3. P. 63; Griffin/., KarolyiA. Another look at the role of industrial structure of markets for international diversification strategies //Journal of Financial Economics. 1998. Vol. 50. P. 351–373; Heston S., Rouwenhorst G. Does industrial structure explain the benefits of international diversification? // Journal of Financial Economics. 1994. Vol. 36. P. 3–27.