Специфичные для отрасли натуральные показатели используются и в таких секторах, как недвижимость (цена за 1 кв. м), транспортный бизнес (цена за 1 тонно-км перемещенных грузов) и сети автозаправок (отношение цены к продажам бензина в литрах в месяц).
Очень полезно рассчитывать натуральные показатели и для розничных сетей, например, можно посмотреть, во сколько рынок оценивает стоимость одной аптеки под управлением «36,6» или одного супермаркета «Магнит» или X5 Retail Group. В случае супермаркетов цифры интерпретировать труднее, поскольку у всех котируемых российских продовольственных сетей есть разные форматы магазинов, а вот аптеки «36,6» примерно одинаковые. Кстати, когда я внимательно смотрела на эти акции в 2011 г., рынок котировал одну аптеку «36,6» примерно по $600 000. Это фантастически мало, правда сеть не вылезала из убытков, и при этом еще давала кредиты связанным компаниям, что, понятное дело, вызывает серьезные вопросы относительно добросовестности менеджмента.
Большое количество натуральных мультипликаторов было придумано для телекоммуникационной и ей подобных отраслей. Аналогично тому, как выручку нефтяной компании можно представить в виде произведения количества добываемой нефти на ее цену, так и выручку телекоммуникационной компании, предоставляющей услуги традиционной (стационарной) связи, можно представить как количество линий (или количество абонентов), умноженное на доход с одной линии. Так возникли показатели, в знаменателе которых стоит количество клиентов (абонентов, подписчиков). Именно этот показатель используется для операторов стационарной связи, мобильных операторов, интернет-провайдеров, кабельных компаний и социальных сетей. Для операторов мобильной связи используется и такой показатель, как численность населения на той территории, где действует лицензия. Численность населения позволяет оценить потенциальное количество абонентов, т. е. перспективы развития данного бизнеса. В издательском деле аналогом числа абонентов является тираж.
Такой подход работает, если доход, получаемый с одного клиента, сходен для оцениваемой компании и компании-аналога, но это бывает далеко не всегда.
Когда в 2001 г. оператор мобильной связи компания МТС произвела первичное размещение своих акций на Нью-Йоркской фондовой бирже, ее акции по показателю «цена акций/количество абонентов» были оценены примерно в три раза выше акций компании «ВымпелКом», владельца торговой марки «Билайн», уже котировавшихся на бирже с 1996 г. При этом с точки зрения корпоративного управления «ВымпелКом» считалась более привлекательной компанией, чем МТС. Причина такой высокой цены размещения кроется как раз во втором показателе уравнения – доходе на одного абонента. У МТС он был примерно в три раза выше, чем у «ВымпелКома». Связано это с тем, что МТС намного раньше получила лицензию на стандарт GSM и долгое время была монополистом в этом сегменте сотовой связи на московском рынке. Ей удалось получить самых перспективных абонентов, так как в начале развития мобильной связи телефоны покупали самые состоятельные клиенты, в том числе и юридические лица. В результате на момент первичного предложения акций компании МТС продолжал сохраняться существенный разрыв в доходе на одного клиента МТС и «ВымпелКома», что и стало, на мой взгляд, основным фактором, определившим разницу в цене акций этих двух компаний. Сейчас такой разрыв ликвидирован, поэтому оценки по мультипликатору «цена/количество абонентов» двух компаний выровнялись.
Приведенный выше пример сравнения оценки «ВымпелКома» и МТС показывает, что в экспериментах с новыми натуральными показателями нужно проявлять гораздо большую осторожность, чем при работе с традиционными. Оценивая мобильного оператора по абонентам, мы, по сути, вернулись к оценке по P/S. Другое дело, что инвесторы всегда оценивают компанию на основе ожидаемых будущих доходов, т. е. важна не столько текущая выручка, сколько будущая. Может быть, количество сегодняшних абонентов является лучшим индикатором будущих доходов, чем сегодняшние продажи в денежном выражении? Существует немало способов, позволяющих при оценке учесть разницу в будущих перспективах компании, но об этом в следующей главе.
Очень интересен один пример появления нового натурального показателя в период интернет-бума. В конце 1990-х гг. для контентных интернет-компаний был изобретен и широко использовался такой показатель, как «количество просмотров веб-страницы в неделю». Но просмотры тех или иных страниц в интернете отнюдь не всегда конвертируются в продажи товаров, представленных на этих страницах, или в переход на другие страницы по рекламным ссылкам, т. е. в те действия, которые позволяют данной странице заработать (как интернет-магазину или на размещении баннеров). Не удивительно, что данный показатель тихо умер по окончании интернет-бума. На мой взгляд, причиной его появления стал тот факт, что интернетовские стартапы было невозможно оценить другим способом. У этих компаний не было не только прибыли, но и выручки, да и активов тоже, по сути, не было. Пожалуй, единственной альтернативой был тогда показатель «капитализация/размер инвестиций». «Размер инвестиций» – это мой «интеллигентный» перевод возникшего тогда «термина» cash burned (дословно он означает «сожженная наличность»). Возник и производный от него термин – скорость сжигания наличных (измерялась обычно в миллионах долларов в неделю). Считалось, что чем выше скорость, тем больше шансов стать пионером в каком-нибудь направлении и захватить «сладкую» нишу. Чем это все закончилось, мы знаем – наличность действительно была сожжена.
Другой важной проблемой, возникающей при применении натуральных показателей, являются трудность пересчета этих показателей в финансовые и, как следствие, затруднения в оценке компаний из разных отраслей. Например, в 2001 г. на российском рынке состоялась сделка, в ходе которой была куплена компания, специализирующаяся на доставке в офисы и на дом питьевой воды, и покупатель заплатил за нее по следующему коэффициенту: «$800 за каждого клиента». Выгодная это сделка или нет? Чтобы оценить это, нужно знать очень много параметров, таких как затраты на привлечение одного клиента, средняя выручка в год на одного клиента, период времени, в течение которого в среднем клиент остается с компанией, и прибыльность продаж. Я не могу использовать этот коэффициент даже для оценки компании, оперирующей в очень похожем сегменте рынка – в производстве бутилированной воды, которая продается через розничную торговлю. Плохо применим этот мультипликатор и для оценки других компаний, специализирующихся на доставке. Может быть, одни компании больше работают с розничными клиентами, а другие – с юридическими лицами? Но если бы нам сказали, по какому Р/Е была куплена компания, то прикинуть, много это или мало, было бы существенно легче.
7.3. Краткие выводы
• Натуральные показатели отражают специфику конкретной отрасли.
• В знаменателе натурального показателя обычно стоит фактор, который является определяющим для выручки или размеров активов.
• Натуральные показатели, как правило, применимы к монопродуктовым компаниям.
• Самыми распространенными натуральными показателями являются «стоимость бизнеса/мощность» (EV/capacity) и «стоимость бизнеса/производство» (EV/production).
