Критика модели CAPM и описание фундаментальных методов оценки активов
Если ортодоксальная экономическая теория ошибается, то ошибку нужно искать не в ее аргументации … , а в отсутствии четкости и общности ее предпосылок - Д.М.Кейнс
В этой работе я хочу подвергнуть сомнению устоявшееся представление о моделях ценообразования на фондовом рынке и на основе собственных представлений создам свою версию многофакторной модели. Основное противоречие в традиционном подходе в лице модели CAPM заключается в том, что ее приверженцы уделяют недостаточно внимания человеческой природе, имеющей самое непосредственное влияние на цену активов.
Начну с основного объекта критики. САРМ (модель ценообразования капитальных активов) представляет собой однофакторную модель. Это означает, что риск является функцией от одного фактора β - коэффициента, выражающего волатильность - зависимость между доходностью ценной бумаги и доходностью рынка.
CAPM рассчитывается по следующей формуле:
Где R — требуемая доходность инвестиций в ценную бумагу.
Rm — доходность фондового индекса
В 1960-х эту модель независимо друг от друга разработали несколько именитых ученых, в том числе нобелевский лауреат по экономике Уильям Шарп
Практически вся традиционная теория финансов в то время вытекала из гипотезы эффективного рынка.
Гипотеза эффективного рынка, лежащая в основе классических финансовых моделей основывается на следующих постулатах
- рыночная капитализация отражает справедливую стоимость бизнеса компании
- невозможно получить доходность, выше рыночной без дополнительного риска
Волатильность как мера риска и гипотеза эффективного рынка тесно взаимосвязаны, ведь если ее тезисы верны, то получить дополнительную прибыль можно только с помощью дополнительного риска, которым сопровождается покупка ценных бумаг с высоким показателем бета. Весь анализ сводится к простой модели CAPM , однако как убедительно доказали многие экономисты, в том числе нобелевский лауреат Ричард Талер, рынок неэффективен, и капитализация компании далеко не всегда отражает её внутреннюю стоимость.
Как мне кажется, наиболее очевидными примерами необъективности рыночной оценки по отношению к внутренней стоимости бизнеса являются компании-пустышки, не ведущие операционной деятельности, но имеющие капитализацию выше их балансовой стоимости, такие, как ПАО Лензолото.
Второй пункт гипотезы эффективного рынка уже не так очевидно несостоятелен.
Многое зависит в первую очередь от вашего определения риска. Я не считаю правильным опираться на волатильность, поскольку она отражает не реальную стоимость бизнеса компании, а настроение участников рынка, подверженных разнообразным когнитивным искажениям
Поскольку мы не можем предвидеть будущее, единственными рисками, которые поддаются объективной оцифровке являются экстремальная переоцененность акций, а также высокая долговая нагрузка. Оба этих пункта отражает мультипликатор P/B. Price to book value - мультипликатор, показывающий соотношение между рыночной капитализацией компании и стоимостью ее активов за вычетом долгов. Безусловно, низкое значение этого коэффициента не может являться гарантией успеха, однако в случае ликвидации компании вы можете получить даже больше, чем вложили, чего не может гарантировать низкое значение показателя бета.
Именно поэтому, если и выделять 'академический' подход к оценке рисков, то я считаю фундаментальную недооценку достойной заменой волатильности.
Одним из недостатков волатильности является то, что как правило 'самые важные риски не видны в истории и не отражаются волатильностью' - этими словами Джек Швагер резюмирует часть предпосылок, на которые опирается Джейми Май - сооснователь хедж фонда Cornwall Capital, известного своей ставкой на крах американского рынка недвижимости непосредственно перед ипотечным кризисом 2008 года.
Исторически рынок недвижимости отличался своей стабильностью, однако в результате сильного роста цен, а также снижения минимальной планки качества заемщиков, на которое осознанно пошли банки, на рынке образовался пузырь, который впоследствии послужил одной из причин начала мирового финансового кризиса.
Что, если не CAPM?
Идеальных моделей ценообразования не существует. И как мне кажется, попытки вывести идеальную формулу обречены на провал. Поэтому в качестве практической части моей работы я приведу разные способы оценки и опишу ситуации, в которых они могут пригодиться, кроме того, я отдельно остановлюсь на некоторых факторах, которые не учитываются достаточно хорошо ни одной из существующих моделей, однако имеющих возможность кардинально повлиять на успех сделки.
Используя этот метод инвестор находит похожие компании из одного сектора и с помощью мультипликаторов - финансовых коэффициентов, частью числителя которых является рыночная капитализация - таких, как P/E, EV/EBITDA, находит справедливую рыночную оценку анализируемого эмитента.
В качестве нестандартного примера приведу ситуацию с объявлением дивидендов Банка Санкт-Петербург. Совет директоров рекомендовал выплатить 21 рубль на акцию и следующим утром 24 марта торги открылись на 20% выше уровней закрытия в четверг. Однако, наблюдалась абсолютно парадоксальная ситуация. Потенциальная дивидендная доходность, относительно пиковой цены в 167 рублей составляла всего 12,5%. Звучит неплохо, однако если взять во внимание то, что акции Сбербанка - системообразующего банка и одной из крупнейших компаний в России - на тот момент стоящие 203 рубля, торговались с форвардной дивидендной доходностью в 12,3%, риск премия в 0,2 процентных пункта выглядит абсурдно. Даже без проведения глубокого анализа очевидно, что акции компаний маленькой капитализации будут намного более рискованной инвестицией, чем акции крупнейшего государственного банка страны. Впрочем, подобная неэффективность продержалась не так долго. Акции БСПБ упали на 20% с пиковых значений 24 марта, а акции Сбера выросли на 6,7%. По состоянию на 8 апреля 2023 года потенциальная дивидендная доходность Сбера - 11,5%, а Банка Санкт-Петербург - 14,2%, что отражает, на мой взгляд, более адекватную премию за риск.
Дисконтированные денежные потоки
DCF модели это то, без чего не обходится ни один финансовый аналитик. Ключевая идея этого подхода заключается в том, что мы приводим все будущие денежные потоки от актива к текущему моменту, учитывая альтернативные издержки и риск премию. Формула дисконтированного денежного потока в общем виде выглядит так:
Существует несколько различных способов учета денежных потоков, используемых в данной формуле, но описывать их подробно я не буду. В качестве ставки дисконтирования можно использовать стоимость акционерного капитала, стоимость заемного капитала, или безрисковую доходность в зависимости от целей построения модели.
Процесс расчета DCF может выглядеть следующим образом:
- аналитик прогнозирует денежные потоки на ближайшие 3-5 лет с учетом темпов роста бизнеса, долговой нагрузки и капитальных затрат
- производится расчет WACC - средней процентной ставки по всем источникам финансирования компании - которая будет использоваться в качестве ставки дисконтирования
- денежные потоки рассчитываются по приведенной выше формуле
- с помощью рыночных мультипликаторов рассчитываем продажную стоимость компании относительно денежного потока за последний прогнозный период, прибавляем ее к сумме дисконтированных денежных потоков и вычитаем текущую стоимость бизнеса.
- Готово. Мы нашли справедливую стоимость компании с учетом ее будущих денежных потоков
Не стоит излишне усложнять анализ
Если можно оценить актив, вводя лишь три цифры, ограничьтесь тремя вместо пяти. Если можно оценить компанию, имея прогнозы на три года вперед, то использовать прогнозы на 10 лет вперед, значит навлекать на себя проблемы. Чем меньше и проще, тем лучше.
Это был отрывок из книги «The Little Book of Valuation», Асвата Дамодарана, профессора финансов в Школе бизнеса Стерна в Нью-Йоркском университете
Я считаю, что модели, основанные на четких математических зависимостях на самом деле имеют меньше связи с реальностью, чем те, которые основаны на субъективных представлениях аналитика. Нужно сместить фокус с формул на допущения. Погрешность из-за того, как вы измеряете среднюю доходность рынка для CAPM может составлять десятки процентов на долгосрочном периоде. А погрешность из-за некорректных допущений - тысячи. Тут можно сослаться на еще одну цитату Дамодарана - 'хорошая оценка это в большей степени рассказ, а не цифры'