31.4. Оценка нового бизнеса

Традиционные методы оценки эффективности бизнеса, например, умножение коэфициента “цена/прибыль” на текущие доходы, для новых видов деловой активности не подходят. Как правило, при попытках увеличить свою долю на рынке и установить связи с потребителями компания на протяжении первых лет терпит убытки. Следовательно, для того чтобы определить эффективность нового бизнеса, необходимо оценить будущую прибыль и денежные потоки в рамках других сценариев.

Будущие денежные потоки компании, как правило, зависят от большого количества переменных, например, от объемов продаж, переменных издержек, выраженных в процентах от объемов продаж, фиксированных расходов и др. Для некоторых из этих переменных достаточно получить отдельные оценки. Однако ключевые переменные, определяющие риск-нейтральный стохастический процесс, необходимо оценивать так, как показано в двух предыдущих разделах. Для генерирования альтернативных сценариев изменения чистой стоимости денежных потоков в риск-нейтральном мире можно использовать метод Монте-Карло. Вполне вероятно, что в некоторых из этих сценариев компания будет функционировать весьма успешно, а других – терпеть банкротство и прекращать свое существование. (В процедуре моделирования необходимо предусмотреть отдельное правило для определения момента банкротства.) Стоимость компании представляет собой текущую стоимость ожидаемого денежного потока в течение каждого года при условии, что в качестве дисконтной используется безрисковая ставка. Рассмотрим врезку “Пример из деловой практики 31.1”.

Пример из деловой практики 31.1. Оценка компании Amazon.com

Одна из первых попыток оценить компанию с помощью реальных опционов описана в работе Шварца и Муна (2000) (Schwartz and Moon (2000)), применивших этот подход для оценки перспектив компании Amazon.com, вышедшей на рынок в конце 1999 года. Они предположили, что доход от продаж R и скорость роста дохода μ являются стохастическими переменными. Их модель имела следующий вид.

Шварц и Мун предположили, что винеровские процессы dz₁ и dz₂ не коррелируют друг с другом, и сделали разумные предположения о функциях σ(t), η(t), а также о величинах κ и д, основываясь на доступных данных.

Шварц и Мун предположили, что стоимость проданных товаров в рамках их модели составила бы 75% от объема продаж, другие переменные издержки были бы равны 19% от объема продаж, а фиксированные расходы достигли бы 75 млн долл. в квартал. Начальный объем продаж предполагался равным 356 млн долл., первоначальная отсрочка уплаты налогов под предлогом компенсации убытков – 559 млн долл., а ставка налога – 35%. Рыночная цена риска λ_R, связанного с переменной R, оценивалась по историческим данным с помощью метода, описанного в предыдущем разделе. Рыночная цена риска, связанного с переменной д, предполагалась равной нулю.

Временно́й горизонт анализа был равен 25 годам, а окончательная стоимость компании предполагалась в десять раз большей, чем операционная прибыль (operational profit). Доля активов компании, вложенных в краткосрочные эквиваленты наличности (cash position), в начальный момент времени составила 906 млн долл., и компания считалась банкротом, если ее кассовый остаток (cash balance) становился отрицательным.

С помощью метода Монте-Карло было сгенерировано несколько разных сценариев развития событий. При оценке сценариев учитывалась возможная конверсия конвертируемых облигаций и возможное исполнение фондовых опционов служащими компании. Стоимость компании для акционеров вычислялась как текущая стоимость наличных денежных потоков (net cash flows) по безрисковой процентной ставке.

Цена акции, вычисленная Шварцем и Муном с помощью метода Монте- Карло при сделанных предположениях, составила 12,42 долл. Рыночная цена акции компании Amazon.com в конце 1999 года была равна 76,125 долл. (в 2000 году она резко упала). Одним из основных преимуществ метода реальных опционов является то, что он явно идентифицирует основные предположения. Однако Шварц и Мун выяснили, что небольшие изменения предположений о функции η(t) приводят к большому изменению цены акции. Это является важным источником неопределенности. Небольшое увеличение функции η(t) порождает дополнительную неопределенность и сильно увеличивает цену акций компании Amazon.com.