Промышленный лизинг Промышленный лизинг  Методички 

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 [ 48 ] 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61

Таблица 13. (Продолжение)

Отрасль

EV/S

EV/ EBITDA

EV/ ЕВ1Т

EV/ NOPLAT

EV/ BVA

Производство электро-

0,61

0,69

6,91

10,85

21,80

44,15

1,66

ники

Ресторанный бизнес

1,16

1,41

5,85

7,50

12,23

21,52

2,31

Розничная торговля

0,64

0,77

9,11

12,13

18,80

19,17

2,47

Услуги мобильной связи

0,97

1,69

16,67

Н. д.

Н.д.

406,27

1,54

Услуги стационарной

2,05

3,86

6,09

9,25

21,15

1,23

связи

Фармацевтика

4,04

4,03

12,50

14,85

20,08

36,26

6,55

Химическая промышлен-

0,89

1,12

6,50

9,29

13,62

28,68

2,21

ность

Электронная коммерция

2,24

1,61

12,78

Н. д.

Н. д.

81,69

3,71

Источник: www. damodaran.com

Для сравнения в таблице 14 представлены значения Р/Е для сделок по слияниям и поглощениям в разных отраслевых группах. Разброс значений гораздо меньше, что объясняется агрегированием различных по своим экономическим характеристикам отраслей в крупные отраслевые группы.

Таблица 14. Медианное значение показателя Р/Е для сделок по погло щениям в США в отраслевом разрезе в 1998-2002 гг.

Отрасль

1998

1999

2000

2001

2002

Сельское хозяйство

17,2

30,9

18,6

33,4

Телекоммуникации и телевидение

47,8

38,2

20,9

31,7

Финансовые услуги

24,8

22,8

22,3

22,1

24,5

Перерабатывающая промышленность

23,6

24,4

24,3

21,8

21,8

Добывающая промышленность

20,1

25,3

36,5

18,9

27,9

Другие услуги

28,2

24,9

25,4

21,8

23,1

Недвижимость

22,8

14,7

13,6

Розничная торговля

22,4

22,4

17,2

19,4

Транспорт

17,9

21,1

13,7

13,6

11,6

Коммунально-бытовое хозяйство

28,1

23,3

23,9

21,7

Оптовая торговля и дистрибуция

22,8

20,8

18,2

22,8

12,8

Среднее по всем отраслям

25,1

24,3

23,8

21,6

22,9

Источник: Mergerstat.



Ведущий американский специалист по оценке Асват Дамодаран не является сторонником отраслевого подхода. Во втором издании своей книги он замечает, что значение любого из мультипликаторов определяется одними и теми же базовыми факторами, а именно: риском ценной бумаги и 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 нам лучше всего сделать предположение о том, что динамика оцениваемой компании будет сходна с динамикой ей подобных (по типу бизнеса). Вторая причина, которая заставляет нас искать аналоги внутри того же отраслевого сегмента, связана с трудностями практического применения иных подходов. В мире существуют 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.

10.4. Фактор времени

Важно контролировать, 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.

Эта мысль была прекрасно проиллюстрирована в недавнем интервью известного аналитика фондового рынка Дэвида Фуллера1 газете Ведомости , в котором он сказал:

1 Публикация от 2 марта 2004 г.



Долгосрочные тенденции к понижению имеют место, когда лопается пузырь , надувшийся не благодаря фундаментальному улучшению экономической ситуации, а из-за высокой ликвидности, при которой отношение капитализации к прибыли компании (Р/Е) резко вырастает. Так было в конце 1990-х годов, когда цены таких популярных акций, как те, что выпущены компаниями Microsoft и Yahoo, стремились в бесконечность. После обвала наступает фаза медвежьего рынка, которая может растянуться на целое поколение, и коэффициент Р/Е существенно сокращается... В 1980-е годы, когда начинался последний долгосрочный бычий период, мультипликатор Р/Е для компаний индекса S&P 500 составлял 8-9, а дивидендная доходность [т. е. мультипликатор P/DIV - Елена Чиркова.у - 6,5%. Я думаю, мы еще вернемся к этим значениям. В настоящее время мультипликатор Р/Е составляет около 30, а дивидендная доходность - 1,6%, и с исторической точки зрения эти показатели совершенно нельзя считать привлекательными .

Аналогичных цитат можно найти великое множество. Вот еще одна:

После экономической рецессии и вызванного ею наступления медвежьего рынка и подавленных цен акций приходит период бычьего рынка. Во времена медвежьего рынка ничего не стоит найти такие ценные бумаги, как акции компаний Coca-Cola, Intel и General Electric, торгуемые по мультипликатору Р/Е ниже 15, что контрастирует с ситуацией бычьего рынка, на котором значения Р/Е тех же самых компаний могут превышать 30 \

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 мы производим оценку нашей компании. Устранить эту проблему достаточно просто. В нашей практике мы делали корректировку на возможное изменение цен во времени, чтобы привести все цены сделок к единому знаменателю. Для этих целей можно исполь-

1 М. Buffet and D. Clark, The New Buffetology, Simson & Schuster UK Ltd. 2002, p. 75.



1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 [ 48 ] 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61