ОЦЕНКА ПАРАМЕТРОВ РИСКА И СТОИМОСТИ ФИНАНСИРОВАНИЯ

из "Инвестиционная оценка Изд.2 "

В предыдущей главе были изложены основы оценки стоимости капитала фирмы и собственного капитала. Для этого мы рассмотрели оптимальные способы оценки безрисковой ставки, лежащей в основе определения любых издержек премии за риск инвестирования в акции — для измерения стоимости собственного капитала а также спреда дефолта — для оценки стоимости долга. Однако мы не коснулись вопроса о том, каким образом оценивать параметры риска для отдельных фирм. В данной главе будет обсуждаться процесс оценки параметров риска отдельных фирм с целью определения стоимости собственного капитала и стоимости долга. [c.237]
Касаясь стоимости собственного капитала, мы рассмотрим стандартный процесс оценки коэффициента бета для фирмы и обсудим альтернативные подходы. Обращаясь к стоимости долга, мы проанализируем рейтинги облигаций, используемые в качестве меры риска дефолта, а также детерминанты этих рейтингов. [c.237]
Глава завершается сведением воедино оценок параметров риска отдельных фирм и общеэкономических оценок безрисковой ставки и премий за риск, чтобы оценить стоимость капитала для фирмы. Для этого источники капитала должны быть взвешены по их относительной рыночной стоимости. [c.237]
Данная глава начинается с оценки риска фирмы, связанного с акциями. При этом, мы используем риск инвестирования в акции для оценки стоимости собственного капитала. Затем мы затронем измерение риска дефолта, которое необходимо для оценки стоимости долга. В завершение мы займемся определением весов — их следует приписать каждой из этих стоимостей для получения стоимости капитала. [c.238]
Ожидаемая доходность = безрисковая ставка + коэфф. бета (премия за риск). [c.238]
Эта ожидаемая доходность для инвесторов в собственный капитал включает компенсацию за рыночный риск, свойственный инвестиции, а также стоимость собственного капитала. В данном разделе основное внимание мы уделим оценке коэффициента бета фирмы. Хотя значительная часть этого обсуждения посвящена модели САРМ, его выводы можно распространить на арбитражную модель оценки и на многофакторную модель. [c.238]
В модели САРМ коэффициент бета инвестиции это — риск, который инвестиция добавляет к рыночному портфелю. В модели АРМ и многофакторной модели коэффициенты бета инвестиции должны быть измерены относительно каждого фактора. Существуют подходы, предназначенные для оценки этих параметров. Один из таких подходов — это использование исторических данных о рыночных ценах для конкретной инвестиции. Второй подход связан с оценкой коэффициента бета на основе фундаментальных характеристик инвестиции. А третий подход использует данные отчетности фирмы. [c.238]
Исторические рыночные коэффициенты бета. Общепринятый подход к оценке коэффициента бета инвестиции основывается на регрессионном анализе доходности инвестиции относительно доходности рыночного индекса. Для фирмы, акции которой на протяжении длительного периода торгуются на открытом рынке, не представляет большого затруднения оценить доходы, которые инвестор получил бы от своей инвестиции в собственный капитал на различных интервалах (например, месячных или недельных) в течение периода. В теории, для оценки коэффициентов бета активов эти показатели доходности вложений в акции должны быть соотнесены с доходностью рыночного портфеля (т. е. портфеля, который включает все торгуемые активы). На практике же мы обычно в качестве приблизительной оценки рыночного портфеля используем какой-нибудь фондовый индекс (например, S P 500) и оцениваем коэффициенты бета для акций относительно индекса. [c.239]
Наклон линии регрессии соответствует коэффициенту бета акции и выражает рискованность этой акции. [c.239]
Регрессия иногда вычисляется на основе доходности сверх безрисковой ставки, как для акции, так и для рынка. В этом случае точкой пересечения линии регрессии должна служить нулевая отметка, если фактические доходы равны ожидаемым доходам, полученным на основе САРМ. Точка пересечения будет больше нуля, если акции оказались более доходны, чем ожидалось, и меньше нуля, если акции показали меньшую доходность, чем ожидалось. [c.239]
Если а Rf (1 — (3)... Акция была более доходной, чем ожидалось в течение периода регрессии. [c.240]
Разница между а и Rf (1 - (3) называется альфой Дженсена, которая предоставляет собой меру того, создает ли рассматриваемая инвестиция доход — больший или меньший, чем требуемый, с учетом рыночной доходности и риска. Например, фирма, заработавшая 15% в течение периода, когда фирмы с аналогичными коэффициентами бета заработали 12%, обеспечила себе избыточный доход в 3%. Точка пересечения также превысит Rf (1 - (3) на 3%. [c.240]
Третьим показателем, который выводится на основе регрессионного анализа, является R-квадрат (R2) регрессии. Хотя с точки зрения статистики R-квадрат трактуется как мера добротности построения регрессии , с позиции экономической теории данный показатель позволяет оценить долю риска фирмы, которую можно приписать рыночному риску. В этом случае остаток (1 - R2) можно отнести к специфическому риску фирмы. [c.240]
Последний показатель, достойный упоминания, — это стандартная ошибка оценки коэффициента бета. Наклон линии регрессии, подобно любой статистической оценке, может отличаться от действительного значения, и стандартная ошибка показывает, насколько ошибочной может быть полученная оценка. Стандартную ошибку можно также использовать для получения доверительного интервала для истинной величины коэффициента бета, основываясь на оценке угла наклона. [c.240]
Терминология может ввести в заблуждение, поскольку точка пересечения линии регрессии иногда также называется альфой и сравнивается с нулем в качестве меры доходности с учетом риска. Точку пересечения с осью ординат можно определять на нулевой отметке, только если регрессия выводится с избыточной доходностью и для акции, и для индекса. Безрисковую ставку в каждом случае следует вычесть из валового дохода месяца для обеих инвестиций. [c.240]
Дивиденды добавляются к доходам месяца, в котором держатель акций имеет право получить дивиденды. [c.241]

Вернуться к основной статье