Метод дисконтированных денежных потоков

Метод дисконтированных денежных потоков является наиболее популярным способом оценки стоимости компаний. Автором метода дисконтированных денежных потоков (discounted cash flow, DCF) для оценки стоимости компании считается выдающий­ся американский экономист Ирвинг Фишер, который в 1930 г. в работе «Теория процентных ставок» ввел понятие чистой при­веденной стоимости (net present value — NPV). С тех пор метод DCF стал одним из основных инструментов финансовых анали­тиков. Наиболее распространенный вариант этого метода, кото­рый используется при оценке стоимости компаний, — «метод свободных денежных потоков для фирмы» (Free Cash Flow to the Firm, FCFF), или «метод средневзвешенной стоимости капитала» (Weighted Average Cost of Capital, WACC). Суть данного метода состоит в том, что стоимость фирмы вычисляется путем дискон­тирования ожидаемых свободных денежных потоков. Свободные денежные потоки для фирмы — это остаточные денежные потоки после оплаты всех операционных издержек и налогов, но до вы­платы всех долговых обязательств. Денежные потоки дисконти­руются с помощью средневзвешенной стоимости всех компонен­тов капитала (WACC) фирмы. В результате получается стоимость бизнеса (Enterprise Value, EV). Акционерная стоимость получает­ся из стоимости бизнеса путем вычитания стоимости чистого долга, добавления стоимости наличных денежных средств или их эквивалентов, а также вычитания (добавления) миноритарных долей. На рис. 7.12 показаны основные этапы расчета стоимости компании методом FCFF, или WACC.

Мы продемонстрируем применение метода дисконтированных денежных потоков для оценки стоимости компании на примере Netscape Communication Corporation (NCC), которая первой из

интернет-компаний вышла на биржу[16] в августе 1995 г. (табл. 7.15, 7.16).

Андеррайтеры NCC планировали предложить к размещению 5 млн акций допэмиссии по цене $28 за акцию. До этого на вен­чурном этапе в компанию было инвестировано только $27 млн. В момент выхода на биржу компания еще была убыточна. Ее ба­лансовая стоимость составляла $16 млн. При цене размещения $28 за акцию рыночная капитализация компании должна была превысить $1 млрд. Андеррайтеры рассчитали стоимость компа­нии путем сложения NPV денежных потоков до 2005 г. и конечной стоимости компании после 2005 г. Конечная стоимость рассчиты­валась на основании предположения о том, что чистые денежные потоки после 2005 г. будут расти с постоянным темпом g (4%). Компания не имеет долга — следовательно, ставка дисконтиро­вания денежных потоков равна стоимости акционерного капита­ла, которая вычисляется согласно модели оценки финансовых активов (capital asset pricing model — САРМ) по формуле:

ге = Гу + beta х (гт — іу) = 6,71 + 1,5 х 7,50 =17,96%, где

ге — ожидаемая доходность акционерного капитала (стоимость А1<);

Гу— безрисковая ставка;

гш —доходность рыночного портфеля акций;

гш — /у — премия за рыночный риск;

beta — бета для модели САРМ.

Основные параметры и результаты модели оценки стоимости NCC

Полная приведенная стоимость компании состоит из приве­денной стоимости свободных денежных потоков за период бы­строго роста с 1995 по 2005 г. и приведенной стоимости конечной

Финансовая модель стоимости NCC

(остаточной) стоимости фирмы. Коэффициент приведенной ко­нечной стоимости к полной приведенной стоимости равен 77%. Это означает, что 77% стоимости будут созданы после 2005 г. Цена за акцию вычисляется делением полной приведенной стои­мости фирмы на 38 млн акций (после проведения IPO).

Несмотря на свою популярность, метод DCF имеет ряд недо­статков. Он очень чувствителен к изменениям в параметрах фи­нансовой модели, например в ставке дисконтирования или темпах роста денежных потоков. Кроме того, он не учитывает вероятност­ный характер результатов инвестиционного проекта, стратегичес­кую составляющую стоимости компаний и гибкость менеджмента, способного оптимизировать проект по ходу реализации.

На рис. 7.13 показана классификация эффективности суще­ствующих методов оценки стоимости компании в зависимости от наличия стратегических и рыночных рисков.

Как видим, метод DCF дает удовлетворительные результаты, только если дискретные и непрерывные риски находятся на низ­ком уровне. При высокой непрерывной неопределенности приме­няется компьютерное моделирование по методу Монте-Карло (этот метод используется и как один из способов вычисления стоимости финансовых и реальных опционов). Следует отметить, что риски во многом зависят от текущего этапа жизненного цик­ла компании: на этапе разработки нового продукта, например, преобладают дискретные риски, на этапе коммерциализации и продаж — непрерывные рыночные риски.

Рисунок 7.73 [17] [18]

Применение метода Монте-Карло в финансовых моделях

Рассмотрим применение метода Монте-Карло дят оценки чистой приведенной стоимости довольно простого инвестиционного проекта1. Итак, некая фармацевтическая компания рассматрива­ет вопрос о приобретении патента на производство нового ле­карственного препарата. Стоимость патента — S3,4 млн. Необ­ходимо подготовить финансовый анализ данного приобретения методом дисконтированных денежных потоков, рассчитать NPV и IRR проекта. Горизонт расчетов — три года (табл. 7.17).

Финансовая модель для проекта по покупке патента на изготовление лекарственного препарата

Ставка налога на прибыль составляет 32%, ставка дисконтиро­вания— 10%, себестоимость — 55%, а операционные издержки — 15% от цены препарата. Для вычисления NPV и IRR проекта в Excel использовались функции ЧПС (чистая приведенная стоимость) и ВСД (внутренняя ставка доходности). По результатам расчетов IRR проекта составляет 15%, a NPV — S344,8 тыс. Поскольку NPV > 0, компании следует принять проект. [19]

Однако, несмотря на положительные результаты стандартно­го анализа, в полученных прогнозах нельзя быть полностью уверенным. Рынок лекарственных препаратов весьма конку­рентен, т. е. прогнозируемая цена может неожиданно снизить­ся. Да и объем продаж препарата рассчитать трудно. Также не поддаются точному прогнозу будущая себестоимость препарата и операционные издержки, которые колеблются год от года и очень часто превышают запланированные. Иными словами, в данном случае мы имеем дело с высоким уровнем непрерыв­ной рыночной неопределенности, поэтому использование ме­тода DCF оказывается малоэффективным. Здесь лучше приме­нить метод Монте-Карло, в котором основные параметры финан­совой модели (цена, объем продаж) моделируются как случайные переменные, имеющие вероятностное распределение. Анализ по методу Монте-Карло предоставит необходимую информацию для ведения переговоров о покупке упомянутого патента, а также позволит понять, какие факторы в наибольшей степени повлия­ют на финансовые результаты проекта.

Для моделирования цены продаж используется треугольное распределение (рис. 7.14), параметры которого — минимальное, максимальное и наиболее вероятное значение — менеджеры, как правило, частично могут контролировать.

Рисунок 7.14

Треугольное распределение для моделирования цены продаж в первый год проекта

В отличие от цены, которая хоть и колеблется, но находится под контролем менеджеров компании, объем продаж зависит от неконтролируемых фирмой факторов и моделируется как случай­ная переменная с нормальным распределением. Так, объем про­даж в первый год имеет нормальное распределение со средним значением (математическим ожиданием) $802 тыс. и стандарт­ным отклонением $25 тыс. (рис. 7.15).

Всего в ходе анализа по методу Монте-Карло было сделано 10 тыс. повторов. При каждом повторе программа генерировала новые значения для случайных переменных (параметров финан­совой модели) и вычисляла значения IRR и NPV проекта (рис. 7.16 и 7.17). Результаты анализа по методу Монте-Карло для IRR и NPV проекта приведены в табл. 7.18.

Результаты анализа по методу Монте-Карло для IRR и NPV проекта

Так, средняя NPV проекта составляет $202 тыс., что значитель­но меньше NPV стандартной модели ($344,8 тыс.). Анализ по методу Монте-Карло показывает, что вероятность отрицательной NPV проекта составляет почти 25%, а значит, в четверти всех случаев при определенной комбинации факторов компания по­несет потери. В то же время при благоприятном стечении об­стоятельств NPV проекта может превысить $1 млн.