Частные фирмы. При использовании оценки дисконтированных денежных потоков для определения ценности частных фирм главная проблема состоит в измерении риска (при оценке ставок дисконтирования), поскольку большинство моделей риск/доход требуют оценки параметров риска, исходя из анализа исторических цен на активы. Поскольку частная фирма не выпускает свои акции в публичный оборот, такой подход становится невозможным. Одним из решений здесь может быть рассмотрение риска сопоставимых фирм, акции которых выпущены в свободный оборот. Другим способом является соотнесение меры риска с переменными, извлеченными из бухгалтерской отчетности частной фирмы. [c.23]
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]
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]
До сих пор в данной книге рассматривалась оценка публично торгуемых фирм. В настоящей главе мы обратим наше внимание на тысячи фирм, которые принадлежат к частному бизнесу. По своим размерам эти фирмы колеблются от малых семейных предприятий до компаний, составляющих конкуренцию крупным публичным фирмам. Принципы оценки остаются теми же самыми, но при этом возникают проблемы, характерные только для частных фирм. Информация, доступная для оценки, обычно гораздо более ограничена, как в отношении истории, так и глубины, поскольку частные фирмы зачастую не руководствуются стандартами бухгалтерского учета и отчетности, которым следуют публичные фирмы. Кроме того, традиционная техника оценки параметров риска, таких, как коэффициент бета и стандартное отклонение, требует знания цены собственного капитала, представляющего собой тот элемент входных данных, который отсутствует у частных фирм. [c.884]
Бухгалтерские коэффициенты бета. Третий подход основывается на оценке параметров рыночного риска на основе бухгалтерских показателей прибыли, а не на рыночных ценах. Таким образом, изменения прибыли в филиале или фирме на квартальной или годовой основе могут быть отнесены к изменениям прибыли для рынка в те же периоды, которые используются для получения оценки бухгалтерского коэффициента бета, используемого в модели САРМ. Хотя данный подход обладает определенной привлекательностью, в нем таятся три потенциальных подводных камня. Во-первых, бухгалтерская прибыль, как правило, сглаживается по отношению к базовой ценности компании, поскольку бухгалтеры разносят расходы и доходы на множество периодов. Это приводит к коэффициентам бета, характеризуемым как смещенные в сторону занижения , особенно в отношении рискованных фирм, или смещенные в сторону завышения , если дело касается более безопасных фирм. Другими словами, коэффициенты бета, по всей вероятности, будут близки к 1 для всех фирм, использующих бухгалтерские данные. [c.267]
Какой бы подход мы ни использовали для оценки собственного капитала и долга, они должны оставаться неизменными на протяжении периода проведения оценки. Когда фирма созревает и движется в сторону устойчивой маржи и стабильного роста, параметры риска также должны приблизиться к тем же значениям средней фирмы, т. е. коэффициенты бета должны приблизиться к единице, а стоимость долга должна быть близка к значению этой величины у зрелой фирмы. [c.867]
При наличии данных о доходах, коэффициентах реинвестиций и параметрах риска в течение определенного промежутка времени оценка значительно приближается к традиционной. Во многих случаях денежные потоки в ранние годы будут отрицательными вследствие отрицательных доходов, но станут положительными в более поздние годы при увеличении маржи. Основную часть ценности, как правило, будет составлять заключительная ценность. Следовательно, наши допущения о том, что будет представлять собой фирма в условиях стабильного роста, имеет существенное значение. [c.869]
В последние десятилетия в западных банках разрабатываются методы оценки качества потенциальных заемщиков с помощью разного рода статистических моделей. Цель состоит в том, чтобы создать стандартные подходы для объективной характеристики заемщика, найти числовые критерии для разделения будущих клиентов на надежных и ненадежных, подверженных риску банкротства. Примером такой модели может служить "модель Зета", разработанная группой американских экономистов в конце 1970-х гг. и применяемая банками в кредитном анализе. Модель предназначена для оценки вероятности банкротства фирмы. Значение ключевого параметра "Z" определяется с помощью уравнения, переменные которого отражают некоторые характеристики анализируемой компании ее ликвидность, скорость оборота капитала и т.д. Если значение коэффициента [c.31]
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]
Сравнительная оценка включает два компонента. Первый состоит в следующем. Для того, чтобы определить ценность активов, основываясь на их сравнении, цены следует привести в стандартизированный вид, что обычно достигается посредством конвертации цен в мультипликаторы прибыли, балансовой стоимости, или объема продаж. Второй заключается в обнаружении сопоставимых фирм, что трудно сделать, поскольку не существует двух идентичных фирм. Кроме того, в одном и том же бизнесе фирмы могут отличаться друг от друга по таким параметрам, как риск, потенциал роста и денежные потоки. В этом случае ключевым вопрос становится о том, как смягчать эти различия при сопоставлении мультипликаторов нескольких фирм. [c.607]
Иначе обстоит дело при необходимости реализации земельного залога, недвижимости или другой собственности, поскольку размер выручки во многом зависит от состояния рынка и правильности предварительной оценки. В основе установления залоговой стоимости лежат два основных параметра — номинальная стоимость объекта (стоимость земли и строений) и его стоимость в. случае возможной реализации. Поэтому банки, не располагающие соответствующим специалистом, приглашают официального оценщика (как правило, специалиста центрального банка или специализированных фирм), если не доверяют оценщику, уполномоченному заемщиком, поскольку определенная оценщиком стоимость требует перепроверки, в результате которой полученная сумма берется за основу. Залог принимается банком в оценке с учетом конъюнктурных колебаний на рынке недвижимостей и определенной скидкой (маржей), т. е. суммой, страхующей риск банка. [c.157]
В случае избыточных фондов оптимальные объем и размещение исследовательских ассигнований для сбора данных можно оценить исходя из априорного распределения возможной прибыли от осуществления проекта, оцениваемой с точки зрения сегодняшнего дня. Если совокупность проектов, среди которых фирма производит свой поиск, может быть описана распределениями априорных параметров, можно заранее вычислить ожидаемую величину оптимальных затрат на сбор данных по проекту (в целях уменьшения риска). Эту величину можно было бы тогда просто добавить к затратам на поиск и рассматривать эти два этапа процесса оценки проекта как один. [c.134]
Финансирование с помощью выпуска акций обычно не требует обеспечения и дает инвестору какой-то титул собственности в предприятии (фирме). Инвестор участвует в прибылях предприятия (фирмы), а также в любом распоряжении активами на пропорциональной основе. Теория предполагает, что действия вкладчиков представляют собой действия по предотвращению риска, а их поведение определяется компромиссом между уровнем дохода и степенью риска. Выбор портфеля ценных бумаг вкладчика представляет собой оценку таких параметров, как ожидаемая величина прибыли и стандартное отклонение нормы прибыли на капитал. При выборе портфеля ценных бумаг вкладчик должен рассчитать как максимальную, так и минимальную прибыль на инвестированный капитал. Предполагается, что ожидаемые прибыли от капиталовложений в оборудование могут быть выше, чем ссудный процент, иными словами, чем выше прирост прибыли от вклада над нормой ссудного процента, тем выгоднее становится финансирование путем получения займов, особенно если учесть суммы, сэкономленные за счет снижения налоговых платежей. [c.247]
Эти параметры очень трудно оценить практически. Они всегда включают некоторые субъективные предположения об ожидаемом темпе роста фирмы и его относительном риске. Мы рассматривали в гл. 13, как оценить такой риск на практике, хотя эта оценка весьма затруднена для малых компаний. [c.282]
Компания Boeing — одна из лидирующих фирм в авиакосмической отрасли и на рынке вооружений. Ее акции продавались на Нью-йоркской фондовой бирже (NYSE) в течение десятилетий. При оценке параметров риска для компании Boeing мы вычисляем доходность акций и рыночного индекса в два этапа. [c.240]
ИЛЛЮСТРАЦИЯ 23.5. Оценка параметров риска и стоимости капитала, на примере фирмы ommer e One [c.867]
Следующая проблема — это выработка стандарта для тестирования. Для оценки MDA-моделей в большинстве случаев берется небольшое количество образцов, и это увеличивает вероятность того, что модель будет слишком точно подогнана под тестовые данные. В выборках обычно содержится поровну компаний-банкротов и небанкротов, а сами данные, как правило, соответствуют периодам интенсивных банкротств. Это приводит к выводу о том, что надежными являются только результаты оценки модели на новых данных. Из табл. 9.1 видно, что даже на самых благоприятных тестах с новыми данными (когда все примеры берутся из одного периода времени и притом однородными в смысле отраслей и размера предприятия) качество получается хуже, чем на образцах, по которым определялись параметры модели. Поскольку на практике пользователи моделей классификации не смогут настраивать модель на другие априорные вероятности банкротства, размер фирмы или отрасль, реальное качество модели может оказаться еще хуже. Качество может также ухудшиться из-за того, что в выборках, используемых для тестирования MDA-моделей, бывает мало фирм, которые не обанкротились, но находятся в зоне риска. Если таких с риском выживающих фирм всего четыре-пять, то это искажает реальную долю рисковых компаний, и в результате частота ошибок 2-го рода оказывается недооцененной. [c.205]