А. Дамодаран не является сторонником отраслевого подхода. В своей книге «Инвестиционная оценка»
[82] [Дамодаран 2017] он замечает, что значение любого из мультипликаторов определяется одними и теми же базовыми факторами, а именно: риском ценной бумаги, приносимыми ею доходами и темпами их роста, поэтому предпочтительнее сравнивать компании, близкие по этим показателям, а не по отраслевому принципу. С точки зрения теории с этим можно согласиться, за исключением тех случаев, когда нам не известны ожидаемые показатели по оцениваемой компании. В этих условиях лучше всего сделать предположение о том, что динамика оцениваемой компании будет сходна с динамикой ей подобных (по типу бизнеса). Вторая причина, которая заставляет искать аналоги внутри того же отраслевого сегмента, связана с трудностями практического применения иных подходов. В мире миллионы компаний. Проверить их все на предмет наибольшей схожести с оцениваемой компанией по таким показателям, как риски и динамика денежных потоков, не представляется возможным, поэтому лучше ограничить круг поисков компаний-аналогов как минимум той же самой отраслью. Если «собратьев» по отрасли слишком много, то группу аналогов следует сузить, для чего можно провести отбор еще по какому-нибудь параметру (например, по размеру компании). За рамки отрасли имеет смысл выходить лишь тогда, когда в данной отрасли сравнимых компаний слишком мало.
Бывают случаи, когда отраслевую принадлежность компании определить довольно сложно. Возьмем, например, сеть гольф-клубов. Это сочетание целых трех отраслей – недвижимость, развлечения (entertainment) и роскошь (luxury). Аналоги нужно искать на стыке хотя бы двух из них. Или, например, российский банк «Тинькофф». В октябре 2013 г. он провел успешное IPO и привлек около миллиарда долларов. Разместился он по очень высоким мультипликаторам: банкам – организаторам размещения удалось убедить инвесторов, что это необычный банк и оценивать его нужно не как банк, а как бизнес, связанный с интернетом, который должен стоить намного дороже. Действительно, где искать аналоги для оценки банка «Тинькофф»? Это должны быть российские банки? Российские технологические компании? Розничные банки с развитых или развивающихся рынков? Как видно из табл. 22, оценка при этом будет разной. Если брать российские банки, то она будет не выше 6, если из развитых стран – 13,5, из развивающихся – 14,7. Российские технологические компании даже с учетом низкой оценки Qiwi дадут почти 21. «Тинькофф» на момент оценки котировался в этих пределах, его P/E составлял 17,8 – как нечто среднее между розничными банками развивающихся стран и российскими технологическими компаниями.
11.4. Фактор времени
Важно следить, чтобы значения, стоящие в числителе мультипликатора, для оцениваемой компании и компаний-аналогов брались на одну и ту же дату. Показатели на разные даты, строго говоря, не являются сравнимыми. Связано это с колебаниями рынка в целом, а также с колебаниями, специфичными для одной отрасли или группы отраслей. Например, акции нефтяных компаний могут упасть при падении цен на нефть.
Посмотрим еще раз на табл. 21, в которой представлен мультипликатор P/E для ряда отраслей США. Я взяла для примера 2000 г. – на него пришелся пик доткомовского пузыря, 2003 г. – близко к нижнему пику после коррекции пузыря, 2008 г. – пик перед кризисом ипотечных облигаций, 2010 г. – близко к нижнему пику после этого кризиса и два последних года. Эта таблица является прекрасной иллюстрацией сразу к двум тезисам:
• мультипликаторы действительно сильно зависят от отрасли;
• мультипликаторы, даже для одной отрасли, сильно зависят от общего уровня рынка и в том числе и по этой причине очень разнятся по годам.
Кроме того, когда мы видим очень высокие мультипликаторы, как, например, у телекоммуникационных компаний в 2016 г., не ясно, по какой причине это происходит – то ли у отрасли огромный потенциал, то ли она в целом заработала слишком низкую прибыль, и расчет P/E начинает приближаться к делению на ноль. Кстати, 128 – это не предел. Если мы отсортируем данные Дамодарана за 2016 г. от большего к меньшему, то на первое место выйдут полупроводники с показателем 723, на второе цветные металлы – с показателем 295.
Мы уже подробно говорили о колебаниях рынка в целом, и здесь нет нужды повторяться. Обсудим лучше, что в связи с этим делать.
Если мультипликаторы рассчитывают на основе рыночных котировок, то проблемы фактора времени не существует, поскольку при этом цены акций для всех компаний берутся на одну и ту же дату. Однако она возникает, если при проведении оценки используются цены сравнимых сделок по слияниям и поглощениям. Когда мы будем искать цены сравнимых сделок для нашей компании, мы столкнемся с тем, что заключение этих сделок происходило не одновременно и уж тем более не в тот день, на который производится оценка нашей компании. Устранить эту проблему достаточно просто. В своей практике я делала корректировку на возможное изменение цен во времени, чтобы привести все цены сделок к единому знаменателю. Для этих целей можно использовать различные индексы цен акций – как зарубежные, так и отечественные (например, Dow Jones, S&P 500, NIKKEI, индекс РТС). Это зависит от набора аналогов и от того, на каких биржах они котируются.
Еще лучше использовать не те индексы, которые отражают динамику рыночных цен на акции на определенной площадке или в определенной стране, а отраслевые индексы. Они гораздо точнее отражают тренды, связанные со спецификой конкретной отрасли, ведь ее динамика отнюдь не всегда коррелирует с общерыночной в силу цикличности и других факторов (вспомним хотя бы бум интернет-компаний). Самыми общепризнанными являются, пожалуй, отраслевые индексы агентства Standard & Poor's, которое совместно с Morgan Stanley Capital International (MSCI) в 1999 г. разработало глобальную классификацию отраслей. Классификация предусматривает деление на 10 секторов
[83], 23 отраслевые группы и 59 отраслей, и для каждой из этих категорий рассчитываются соответствующие индексы. Существуют и регионально-отраслевые индексы, например в базе данных Bloomberg вы найдете такие индексы, как индекс азиатских химических компаний, индекс азиатских металлургических компаний и т. п.
