назад Оглавление вперед


[Старт] [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] [62] [63] [64] [65] [66] [67] [68] [69] [70] [71] [72] [73] [74] [75] [76] [77] [78] [79] [80] [81] [82] [83] [84] [85] [86] [87] [88] [89] [90] [91] [92] [93] [94] [95] [96] [97] [98] [99] [100] [101] [102] [103] [104] [105] [106] [107] [108] [109] [110] [111] [112] [113] [114] [115] [116] [117] [118] [119] [120] [121] [122] [123] [124] [125] [126] [127] [128] [129] [130] [131] [132] [133] [134] [135] [136] [137] [138] [139] [140] [141] [142] [143] [144] [145] [146] [147] [148] [149] [150] [151] [152] [153] [154] [155] [156] [157] [158] [159] [160] [161] [162] [163] [164] [165] [166] [167] [168] [169] [170] [171] [172] [173] [174] [175] [176] [177] [178] [179] [180] [181] [182] [183] [184] [185] [186] [187] [188] [189] [190] [191] [192] [193] [194] [195] [196] [197] [198] [199] [200] [201] [202] [203] [204] [205] [206] [207] [208] [209] [210] [211] [212] [213] [214] [215] [216] [217] [218] [219] [220] [221] [222] [223] [224] [225] [226] [227] [228] [229] [230] [231] [232] [233] [234] [235] [236] [237] [238] [239] [240] [241] [242] [243] [244] [245] [246] [247] [248] [249] [ 250 ] [251] [252] [253] [254] [255] [256] [257] [258] [259] [260] [261] [262] [263] [264] [265] [266] [267] [268] [269] [270] [271] [272] [273] [274] [275] [276] [277] [278] [279] [280] [281] [282] [283] [284] [285] [286] [287] [288] [289] [290] [291] [292] [293] [294] [295] [296] [297] [298] [299] [300] [301] [302] [303] [304] [305] [306] [307] [308] [309] [310] [311] [312] [313] [314] [315] [316] [317] [318] [319] [320] [321] [322] [323] [324] [325] [326] [327] [328] [329] [330] [331] [332] [333] [334] [335] [336] [337] [338] [339] [340] [341] [342] [343] [344] [345] [346] [347] [348] [349] [350] [351] [352] [353] [354] [355] [356] [357] [358] [359] [360] [361] [362] [363] [364] [365] [366] [367] [368] [369] [370] [371] [372] [373] [374] [375] [376] [377] [378] [379] [380] [381] [382] [383] [384] [385] [386] [387] [388] [389] [390] [391] [392] [393] [394] [395] [396] [397] [398] [399] [400] [401] [402] [403] [404] [405] [406] [407] [408] [409] [410] [411] [412] [413] [414] [415] [416] [417] [418] [419] [420] [421] [422] [423] [424] [425] [426] [427] [428] [429] [430] [431] [432] [433] [434] [435] [436] [437] [438] [439] [440] [441] [442]


250

ИЛЛЮСТРАЦИЯ 20.11. Регрессионный подход, на примере специализированных розничных фирм

Давайте снова рассмотрим график из иллюстрации 20.9, содержащий разброс точек, соответствующих значениям мультипликаторов «ценность/объем продаж» и маржи операционной прибыли специализированных розничных фирм. Очевидно, что здесь существует положительная связь, и регрессия мультипликаторов «ценность/ объем продаж» по марже операционной прибыли для специализированных розничных фирм дает следующее уравнение:

Мультипликатор «ценность/объем продаж» = = 0,0563 + 6,6287 маржа операционной прибыли после уплаты налогов

[0,72]110.39]

= 39,9%.

Эта регрессия охватывает 162 наблюдения и содержит значения t-статистики, отмеченные в квадратных скобках. Давайте оценим прогнозируемое значение мультипликатора «ценность/объем продаж» для Talbots, одной из фирм, которая принадлежит к группе специализированных розничных торговцев и имеет маржу операционной прибыли в размере 11,22%.

Прогнозируемый мультипликатор «ценность/объем продаж» = = 0,0563 + 6,6287 (0,1122) = 0,8.

При фактическом значении мультипликатора «ценность/объем продаж», равном 1,27, Talbots можно трактовать как переоцененную фирму.

Эту регрессию можно модифицировать двумя способами. Один из них состоит в регрессии мультипликатора «ценность/объем продаж» по натуральному логарифму маржи операционной прибыли при допущении нелинейной связи между двумя переменными:

Мультипликатор «ценность/объем продаж» = = 1,8313 + 0,4339 In (маржа операционной прибыли после уплаты налогов)

[10,76][6,89]

R = 22,4%.

Другой способ заключается в расширении регрессии путем включения в нее ориентировочных значений риска и роста.

Мультипликатор «ценность/объем продаж» = = -0,6209 + 7,21 (опер, маржа) - 0,0209аор, + 3,146 рост,

[3,471[Ю.И]10.22][4.91]

гдеопер, маржа = маржа операционной прибыли;

°opinc стандартное отклонение операционного дохода

(Opine - operating income) за предыдущие пять лет; Рост= ожидаемые темпы роста прибыли в ближайшие пять лет.



ИЛЛЮСТРАЦИЯ 20.12. Регрессионный подход, на примере розничных Интернет-торговцев

Для случая акций Интернет-компаний, изображенных в иллюстрации 20.10, регрессия мультипликаторов «цена/объем продаж» по марже чистой прибыли дает следующее уравнение:

Мультипликатор «цена/объем продаж» = = 44 4495 - 0,7331 (маржа чистой прибыли)

(4,39)[1.20]

= 0,22%.

Здесь наблюдается не только близость R-квадрата к нулю, но и отрицательная связь между текущими значениями маржи чистой прибыли и мультипликатором «цена/ объем продаж». Таким образом, связь между оценкой этих акций рынком и их текущей прибыльностью мала.

С помощью каких переменных можно улучшить ситуацию, объяснив различия в мультипликаторах «цена/объем продаж» для акций Интернет-компаний? Рассмотрим следующие утверждения.

Поскольку выборка содержит фирмы с очень маленькой выручкой, а также фирмы с гораздо большей выручкой, следует рассчитывать на то, что фирмы с меньшей выручкой торгуются при существенно завышенных мультипликаторах выручки, по сравнению с фирмами с большей выручкой. Таким образом, можно ожидать, что фирма Annazon, имеющая выручку почти в 2 млрд. долл., будет торговаться при более низком мультипликаторе выручки, чем фирма iVillage, выручка которой не превышает 60 млн. долл.

Существует большая вероятность, что некоторые или многие из этих Интернет-фирм не выживут, поскольку у них иссякнут запасы денежных средств. Широко используемым индикатором, измеряющим возможность появления таких проблем с денежными средствами, является коэффициент прожигания денег (cash burn ratio), который представляет собой отношение кассовых остатков к абсолютному значению EBITDA (он обычно является отрицательным числом). Фирмы с низким коэффициентом прожигания денег в большей степени подвержены риску попадания в кризис ликвидности и должны торговаться при заниженных мультипликаторах выручки.

Ключевым детерминантом ценности этих фирм является рост выручки. При прочих равных условиях фирмы, увеличивающие свою выручку

Эта регрессия имеет меньше наблюдений (124), чем предыдущие две, но зато характеризуется более высоким значением R-квадрата, равным 50,09%. Прогнозируемый мультипликатор «ценность/объем продаж» для фирмы Talbots при использовании данной регрессии будет равен:

Прогнозируемый мультипликатор «ценность/объем продаж» = = -0,6209 + 7,21 (0,1122)-0,0209 (0,7391) + 3,146 (0,225) = 0,88.

Фирма Talbots остается переоцененной, даже после корректировок регрессии с учетом различий в росте и риске.



Рыночные регрессии. Если использование регрессии позволяет смягчать различия между фирмами, то представляется возможным расширить этот подход, включив в рассмотрение более широкий спектр фирм. Здесь для оценки мультипликатора «цена/объем продаж» как функции от фундаментальных переменных (таких, как маржа прибыли, выплата дивидендов, коэффициент бета и темпы роста прибыли) используются данные перекрестных распределений.

Рассмотрим сначала технологический сектор. Регрессируя мультипликатор «цена/объем продаж» по марже чистой прибыли, темпам роста прибыли, коэффициенту выплат и коэффициенту бета за июль 2000 г., получаем следующий результат:

PS = -8,48 + 30,37 (маржа чистой прибыли) +

[7,19]110,2]

+ 20,98 (темпы роста) + 4,68 (бета) + 3,79 выплаты.

110,0][4,64][0,85]

В этой регрессии - 273 наблюдения, а R-квадрат равен 53,8%.

более быстрыми темпами, по всей вероятности, должны быстрее достичь прибыльности.

Приводимая ниже регрессия соотносит мультипликаторы «цена/объем продаж» с уровнем выручки [In (выручки)], коэффициентом прожигания денег (абсолютная величина денежных средств/EBITDA) и ростом выручки для Интернет-фирм за последний год:

Мультипликатор «цена/объем продаж» = = 37,18 -4,34 In (выручки) -I- 0,75 (денежные средства/EBITDA) -I- 8,37 рост

[1.85][0,95][4,18]11,06]выручки

Данная регрессия включает 117 наблюдений и обладает значением R-квадрата, равным 13,83%. Все мультипликаторы имеют правильный знак, но при этом характеризуются предельной статистической значимостью. По этой регрессии прогнозируемый мультипликатор «цена/объем продаж» (PS) для фирмы Amazon.com за июль 2000 г. будет равен:

PSA„,azonconi= 37,18 -4,34 1п(1,92) -I- 0,75(2,12) -I- 8,37(1,481) = 18,364.

При фактическом мультипликаторе «цена/объем продаж», равном 6,69, фирма Amazon.com выглядит значительно недооцененной относительно других Интернет-фирм.

В любом случае, регрессии содержат слишком много шума, чтобы их можно было использовать в качестве весов для прогноза. В результате низкая способность к объяснению при использовании фундаментальных переменных и громадные различия в показателях относительной ценности должны предостерегать от использования мультипликаторов в секторах, подобных рассматриваемому, где фирмы находятся в переходных состояниях и периодически резко изменяются.

[Старт] [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] [62] [63] [64] [65] [66] [67] [68] [69] [70] [71] [72] [73] [74] [75] [76] [77] [78] [79] [80] [81] [82] [83] [84] [85] [86] [87] [88] [89] [90] [91] [92] [93] [94] [95] [96] [97] [98] [99] [100] [101] [102] [103] [104] [105] [106] [107] [108] [109] [110] [111] [112] [113] [114] [115] [116] [117] [118] [119] [120] [121] [122] [123] [124] [125] [126] [127] [128] [129] [130] [131] [132] [133] [134] [135] [136] [137] [138] [139] [140] [141] [142] [143] [144] [145] [146] [147] [148] [149] [150] [151] [152] [153] [154] [155] [156] [157] [158] [159] [160] [161] [162] [163] [164] [165] [166] [167] [168] [169] [170] [171] [172] [173] [174] [175] [176] [177] [178] [179] [180] [181] [182] [183] [184] [185] [186] [187] [188] [189] [190] [191] [192] [193] [194] [195] [196] [197] [198] [199] [200] [201] [202] [203] [204] [205] [206] [207] [208] [209] [210] [211] [212] [213] [214] [215] [216] [217] [218] [219] [220] [221] [222] [223] [224] [225] [226] [227] [228] [229] [230] [231] [232] [233] [234] [235] [236] [237] [238] [239] [240] [241] [242] [243] [244] [245] [246] [247] [248] [249] [ 250 ] [251] [252] [253] [254] [255] [256] [257] [258] [259] [260] [261] [262] [263] [264] [265] [266] [267] [268] [269] [270] [271] [272] [273] [274] [275] [276] [277] [278] [279] [280] [281] [282] [283] [284] [285] [286] [287] [288] [289] [290] [291] [292] [293] [294] [295] [296] [297] [298] [299] [300] [301] [302] [303] [304] [305] [306] [307] [308] [309] [310] [311] [312] [313] [314] [315] [316] [317] [318] [319] [320] [321] [322] [323] [324] [325] [326] [327] [328] [329] [330] [331] [332] [333] [334] [335] [336] [337] [338] [339] [340] [341] [342] [343] [344] [345] [346] [347] [348] [349] [350] [351] [352] [353] [354] [355] [356] [357] [358] [359] [360] [361] [362] [363] [364] [365] [366] [367] [368] [369] [370] [371] [372] [373] [374] [375] [376] [377] [378] [379] [380] [381] [382] [383] [384] [385] [386] [387] [388] [389] [390] [391] [392] [393] [394] [395] [396] [397] [398] [399] [400] [401] [402] [403] [404] [405] [406] [407] [408] [409] [410] [411] [412] [413] [414] [415] [416] [417] [418] [419] [420] [421] [422] [423] [424] [425] [426] [427] [428] [429] [430] [431] [432] [433] [434] [435] [436] [437] [438] [439] [440] [441] [442]