Как оценить бизнес по аналогии: Пособие по использованию сравнительных рыночных коэффициентов

Дамодаран считает, что в случае небольшого количества сравнимых компаний более применима регрессия. Насколько я понимаю, обусловлено это не тем, что в случае малого количества аналогов она дает более точный результат. Дамодаран считает допустимым в случае регрессии расширить выборку сравнимых компаний за счет более удаленных по своим характеристикам от аналога. Связано это с тем, что если при включении в выборку непохожих компаний среднее может существенно отклоняться от среднего близкого аналога, то при регрессионном уравнении мы имеем дело с формулой зависимости мультипликатора от иных параметров, следовательно, попадание удаленных компаний не должно сильно исказить результат.

В целом я согласна с такой градацией и рекомендую начинающему аналитику ею пользоваться. Более опытный специалист всегда будет исходить из конкретной ситуации. Например, в телекоммуникационной отрасли капитальные активы стоят очень дорого, и оценка по активам заслуживает не меньшего внимания, чем оценка по выручке и т. п.

Помимо применимости тех или иных показателей в конкретных отраслях важно еще учитывать такой важный фактор, как разброс значений показателя для группы аналогов. Разброс значений, как правило, измеряется стандартной статистической мерой, например стандартным отклонением. Оно определяется как среднее отклонение от среднего значения, деленное на это среднее значение. Правило таково: чем выше разброс значений того или иного мультипликатора у аналога, тем менее корректно применение этого мультипликатора. Понятно, что для финальной оценки может использоваться несколько мультипликаторов, при этом оценке по каждому из них придается определенный вес: например, 30 % – оценке по Р/Е, 30 % – оценке по Р/S и 40 % – оценке по Р/BV. В данном контексте меньший вес придается мультипликатору с большим разбросом, а больший – мультипликатору с меньшим разбросом. На интуитивном уровне это понятно. Меньший разброс значений мультипликатора свидетельствует о том, что он лучше коррелирует со стоимостью.

12.5. Краткие выводы

• Согласно Дамодарану, существуют три метода расчета мультипликаторов: на основе сравнимых компаний, регрессионных уравнений и фундаментальных показателей самой компании. На наш взгляд, методы оценки на основе сравнимых компаний и регрессии – это, по сути, две разновидности оценки по аналогии.

• Фундаментальный анализ используется, когда компаний-аналогов нет или их совсем мало.

• Среднее значение мультипликатора может быть рассчитано как среднеарифметическое, средневзвешенное и медианное значения для компаний выборки. Метод простого среднего – самый уязвимый, так как он придает некорректные веса разным мультипликаторам и часто дает завышенные оценки, особенно в случае с P/E, что объясняется исключением из выборки компаний с отрицательными значениями показателя.

• Регрессионное уравнение решает проблему отсутствия или нехватки прямых аналогов, так как в силу выявления зависимости между ценой компании и факторами стоимости оно позволяет оперировать выборкой компаний из разных отраслей.

• Регрессионный анализ является инструментом для анализа недооцененности и переоцененности акций.

• Для получения финальной оценки по мультипликаторам можно использовать средневзвешенную оценку по разным показателям, при этом бóльший вес желательно давать тому мультипликатору, разброс значений которого для выборки аналогов меньше.

13. Расчеты и интерпретации