Войти в систему
Войти с помощью соц. сетей:
Как уже упоминалось, натуральные показатели применимы в конкретных отраслях или группах отраслей, поэтому их еще называют «специфичными для сектора» (sector-specific). По смыслу они ближе всего к показателям EV/S (P/S) и EV/BV (P/BV), так как для конструирования натуральных показателей выбираются те факторы, которые являются определяющими для выручки или размера активов. Поясним, что имеется в виду, на конкретном примере.
Предположим, что мы оцениваем неинтегрированную нефтяную компанию, занимающуюся исключительно добычей нефти. Тогда ее выручка равна количеству добытой нефти в тоннах, умноженному на цену одной тонны нефти. Поскольку нефть является биржевым товаром, логичным будет предположить, что все компании продают нефть по близким ценам. Следовательно, оценка по P/S лишь немногим точнее оценки по показателю «P/добыча в тоннах». Такова логика происхождения натуральных мультипликаторов.
Понятно, что придумать подходящий натуральный мультипликатор можно не для каждого вида бизнеса, ведь для того, чтобы мультипликатор «работал», оцениваемая компания и ее аналог должны быть сравнимы в каких-либо единых натуральных единицах измерения.
Такую шкалу легче всего найти, когда компании являются монопродуктовыми и производят однородный продукт.
В первую очередь это сырьевые компании (например, добывающие нефть, газ, золото), производящие продукцию низкого передела (такую, как металлы в слитках), а также компании, экспортирующие лес, производящие целлюлозу, цементные заводы, птицефабрики, свинофермы, сахарные заводы, элеваторы и т.п. Однородной может быть и продукция более высокого передела (например, плиты МДФ, гофрокартон). К этому же типу продукта, безусловно, относится и электроэнергия. Возможно также приведение различной продукции к единым натуральным единицам, например объем производства трубного завода можно оценить в тоннах труб в год, хотя при этом могут выпускаться трубы разных диаметров и качества и т.д.
Приведение разнородной продукции к единым натуральным единицам измерения таит в себе опасность получить большую погрешность из-за разницы цен на разные виды продукции. Для оценки выручки нужно знать структуру производимого продукта. Эта же проблема возникает и в том случае, если компания-аналог и оцениваемая компания имеют разную структуру продукции, например, одна из них производит продукты с большей добавленной стоимостью, чем другая. То же самое верно и для качества продукции.
Представим себе алюминиевое производство. Завод может либо производить первичный алюминий (в слитках) и продавать его, либо самостоятельно изготовлять продукцию из алюминия, например катать тонкий лист и делать из него пивные банки, производить фольгу. Разумеется, такая продукция будет гораздо дороже, поэтому здесь объем производства алюминия в тоннах мало что дает для оценки выручки.
Кстати, в этот же класс проблем попадает и вопрос о вертикальной интегрированности компаний. Мало того, что для корректности сравнения двух алюминиевых заводов по показателю «стоимость бизнеса/производство» (EV/production) нужно, чтобы они производили продукцию примерно одного уровня передела. Необходимо также, чтобы степень вертикальной интеграции вниз (т.е. в сырье) была одинаковой.
Например, компания А имеет собственный глинозем, а компания Б закупает его на рынке. Если компания Б является аналогом для оценки компании А, то, по всей видимости, при сравнении по показателю EV/production мы компанию А недооценим. Дело в том, что прибыль компании Б, по сути, состоит из двух частей: прибыли комбината, производящего глинозем, и прибыли завода, который производит алюминий. Таким образом, норма прибыли у компании Б выше, и показатель EV/production, являющийся хорошим приближением для показателя P/S, для оценки не годится. Это объясняется тем, что сам показатель Р/S использовать нельзя, поскольку из-за разницы в нормах прибыли показатели Р/S компании А и компании Б должны быть различны.
На практике подобные ограничения создают очень много проблем. С одной стороны, точность оценки требует выбора самых близких аналогов, а с другой — аналогов не должно быть слишком мало, так как в противном случае с чисто статистической точки зрения наша оценка будет недостоверной. Правила здесь не существует. В каждом отдельном случае аналитик должен исходить из конкретной ситуации.
Попробуйте оценить, например, российский завод по производству магния. Когда вы проанализируете всех производителей магния в мировом масштабе, то увидите, что их условно можно разделить на три группы: китайские заводы, производящие металл довольно низкого качества; российские и израильские компании, работающие по примерно схожим технологиям и дающие металл неплохого качества; западные производители (французские, канадские и норвежские), производящие высококачественный продукт. Для российской стороны достаточно близким аналогом является лишь израильская компания. Если мы учтем также проблему, связанную с получением необходимых данных, то поймем, что оценку по аналогу сделать практически невозможно. Большинство компаний являются закрытыми и данных не публикуют. В некоторых компаниях магний — только один из многих производимых продуктов, поэтому показатель EV/production рассчитать невозможно, так как в данном случае стоимость акций одна на все бизнесы конгломерата и отделить влияние на стоимость акций магниевого бизнеса (и, соответственно, выделить его стоимость) невозможно.
Помимо натуральных показателей «стоимость бизнеса/мощность» (EV/capacity) и EV/production, являющихся близкими аналогами финансовых показателей EV/BV и EV/S, существует целый ряд натуральных показателей, которые, на первый взгляд, не имеют отношения ни к активам, ни к выручке. Добывающие компании чаще всего оцениваются по запасам (например, нефтяные — по запасам нефти). И это не случайно, поскольку запасы нефти — это такой показатель, по которому можно судить и о добыче (т.е. о производстве), и о размере активов. Для нефтяной компании запасы являются неким аналогом мощности, по которой определяется возможный объем годового производства.
График добычи оптимизируется на весь срок жизни месторождений, в частности для крупных он составляет около 20–30 лет. В более короткие сроки, как, впрочем, и в более длинные, разрабатывать месторождение экономически невыгодно, что обусловлено технологическими причинами. Таким образом, зная размер запасов компании, мы можем составить представление о возможном размере добычи.
Запасы являются главным активом добывающей нефтяной компании, так как в нефтяной отрасли основные капиталовложения делаются именно в разведку запасов, и это самые рисковые капиталовложения с самой неопределенной отдачей. Когда наличие нефти подтверждено, капиталовложения в обустройство и разбуривание месторождения сравнительно легко рассчитываются и уже не являются таким источником неопределенности, как капиталовложения в разведку. Итак, запасы — это главный и, более того, весьма ликвидный актив добывающей компании, ведь нефтяная компания может как вкладывать в разведку собственные деньги, так и покупать готовые месторождения у независимых компаний, занимающихся исключительно разведкой. Она может также и продать запасы, которые для нее стратегически не интересны.
Широко применимо использование натуральных показателей, основанных на мощности, и при оценке энергетических компаний — для них существует показатель «цена за единицу мощности в мегаваттах». Так, например, хорошо известен тот факт, что выделенные в ходе реформы РАО «ЕЭС» генерирующие компании (ОГК, ТГК и отдельные станции) котируются ниже, чем стоимость строительства новых станций. Так, весьма приблизительно новую станцию можно построить по цене около $2 млн за мегаватт мощности, а рыночные котировки и цены сделок по существующим энергетическим компаниях в момент их выделения из РАО «ЕЭС» находились в диапазоне примерно от $150 000 до $800 000 с лишним за мегаватт. Разница объясняется двумя основными факторами: огромным износом существующих станций и избыточной мощностью в некоторых регионах (новые станции, конечно же, строятся только там, где ожидается дефицит мощности).
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.
Войти с помощью соц. сетей: