Инвестиционная оценка. Инструменты и методы оценки любых активов - Асват Дамодаран
Шрифт:
Интервал:
Наконец, таблица 18.3 содержит обобщенные статистические данные по мультипликаторам PEG для «технологических» и «нетехнологических» акций[122]. Средний мультипликатор PEG для «технологических» акций значительно выше, чем аналогичный показатель для акций «нетехнологических». Кроме того, в обеих группах среднее значение намного превышает медианное.
Детерминанты мультипликатора PEG
Детерминанты мультипликатора PEG можно извлечь посредством использования того же самого подхода, который применялся при проведении оценки детерминантов мультипликатора PE. Стоимость на акцию в двухфазной модели дисконтирования дивидендов можно записать следующим образом:
Оценку мультипликатора PEG можно получить, если сначала разделить обе части уравнения на прибыль, приходящуюся на одну акцию (EPS0), а затем на ожидаемые темпы роста за период быстрого роста (g).
Даже беглое рассмотрение этого уравнения наводит на мысль об ошибочности мнений аналитиков, считающих, что использование мультипликатора PEG нейтрализует эффект роста. Темпы роста не только не исчезают, но и еще глубже «укореняются» в мультипликаторе прибыли. В результате по мере увеличения темпов роста влияние на мультипликатор PEG может быть как положительным, так и отрицательным, а чистый эффект может варьировать в зависимости от величины темпов роста.
Использование мультипликатора PEG для сопоставлений
Мультипликатор PEG, как и мультипликатор PE, используется для сопоставления значений расчетной стоимости фирм, функционирующих в одном и том же бизнесе. Как отмечалось в предыдущем разделе, мультипликатор PEG – это функция риска, потенциала роста и коэффициента выплат фирмы. В этом разделе рассматриваются способы использования мультипликатора PEG и анализируются некоторые проблемы, связанные с сопоставлением мультипликаторов PEG среди фирм.
Прямые сопоставления. Большинство аналитиков, использующих мультипликаторы PEG, вычисляют их для фирм, находящихся в рамках одного бизнеса (или группы сопоставимых фирм), а затем сравнивают их. Фирмы с более низкими мультипликаторами PEG обычно рассматриваются как недооцененные, даже если темпы роста среди сопоставимых фирм различаются. Данный подход основывается на неправильном представлении, согласно которому мультипликаторы PEG смягчают различия между темпами роста. В действительности, прямые сопоставления мультипликаторов PEG работают, только если фирмы похожи друг на друга по таким характеристикам, как потенциал роста, риск и мультипликаторы выплат (или доходность собственного капитала). Однако если бы такая ситуация имела место, то можно было бы столь же легко сопоставлять мультипликаторы PE различных фирм.
Когда сравниваются мультипликаторы PEG фирм с различающимися характеристиками риска, роста и выплат и на основе этих сопоставлений выносятся суждения о расчетной стоимости, вы обнаружите следующее:
• Медленно растущие фирмы будут иметь более высокие мультипликаторы PEG и выглядеть более переоцененными, чем быстро растущие фирмы, поскольку мультипликаторы PEG обычно уменьшаются по мере снижения темпов роста (см. рисунок 18.7).
• Фирмы с более значительным риском будут иметь меньшие мультипликаторы PEG и выглядеть более недооцененными, чем фирмы с низким риском, поскольку мультипликаторы PEG обычно снижаются по мере увеличения риска фирмы (см. рисунок 18.8).
• Фирмы с более низкой доходностью собственного капитала (или более низкими коэффициентами выплат) будут иметь более низкие мультипликаторы PEG и выглядеть более недооцененными, чем фирмы с высокой доходностью собственного капитала и более высокими коэффициентами выплат (см. рисунок 18.9).
Короче говоря, фирмы, выглядящие недооцененными на базе прямых сопоставлений мультипликаторов PEG, в действительности могут характеризоваться более значительным риском, более высокими темпами роста или меньшей доходностью собственного капитала и при этом быть правильно оцененными.
Скорректированные сопоставления. Таким образом, при сопоставлении мультипликаторов PEG разных фирм важно смягчить различия между риском, ростом и коэффициентами выплат. Хотя можно попытаться сделать это на субъективной основе, усложненная связь между мультипликаторами PEG и этими фундаментальными переменными может привести к серьезным проблемам. Самый многообещающий путь состоит в использовании регрессионного подхода, предложенного для мультипликаторов PE, и в соотнесении мультипликаторов PEG сопоставимых фирм с показателями риска, потенциала роста и коэффициента выплат.
Как и в случае с мультипликатором PE, в этих рассуждениях сопоставимые фирмы можно определять узко (как другие фирмы в том же самом бизнесе) или более широко – как фирмы, функционирующие в том же секторе, или как все фирмы на рынке. При построении подобных регрессий остаются в силе все предостережения, сделанные применительно к регрессии PE. Независимые переменные продолжают коррелировать друг с другом, а связь является и нестабильной, и, по всей вероятности, нелинейной. Действительно, рисунок 18.11, содержащий разброс точек, соответствующих мультипликаторам PEG и темпам роста для всех американских акций в июле 2000 г., указывает на нелинейность.
При построении регрессии, особенно в тех случаях, когда выборка содержит фирмы с сильно различающимися уровнями роста, следует трансформировать темпы роста так, чтобы сделать связь более линейной. Например, как показано на рисунке 18.12, разброс точек, соответствующих мультипликаторам PEG и натуральному логарифму ожидаемых темпов роста, дает гораздо более линейную связь.
Ниже приведены результаты регрессии мультипликаторов PE по натуральному логарифму ожидаемого роста, коэффициенту бета и коэффициенту выплат для рынка в целом и для технологических акций в июле 2000 г.
Низкое значение R-квадрата – это индикатор проблем, связанных с мультипликатором прибыли, и трудностей, с которыми вы будете сталкиваться, используя его при проведении сопоставлений между фирмами.
ЧЬИ ТЕМПЫ РОСТА?
При вычислении мультипликаторов PEG мы часто сталкиваемся с вопросом о том, чьи темпы роста будут использоваться нами при проведении оценки мультипликаторов PEG. Если в выборке находится мало фирм, то можно оценивать ожидаемые темпы роста для каждой фирмы отдельно. Если же количество фирм увеличивается, вам ничего не остается, как использовать аналитические оценки ожидаемых темпов роста для фирм. Подвергнется ли при этом ваш анализ всевозможным смещениям в этих оценках? Вовсе не обязательно. Если смещение единообразно – например, когда аналитик переоценивает рост для всех фирм в секторе, – то,
Поделиться книгой в соц сетях:
Обратите внимание, что комментарий должен быть не короче 20 символов. Покажите уважение к себе и другим пользователям!