Тема 3. Прогнозирование финансовых показателей в целях слияний и поглощений компании

Подходы к прогнозированию могут быть различны в зависимости от требуемого уровня детализации.

Одним из подходов является прогнозирование значений трех основных проформ финансовой (бухгалтерской) отчетности – данных бухгалтерского баланса, отчета о прибылях и убытках, отчета о движении денежных средств. При этом наиболее удобно сначала построить прогнозы первых двух проформ для каждого периода, а потом на их основе для каждого периода строить третью проформу, т.е. отчет о движении денежных средств.

Данный подход относительно несложен и может давать неплохие результаты, если аналитик, его применяющий, достаточно хорошо понимает бизнес компании, положение в отрасли, критически относится к изначальным данным отчетности, вносит необходимые корректировки, строит обоснованный прогноз на будущее. При этом необходимо учитывать, по каким стандартам (МСФО – международные стандарты финансовой отчетности, РПБУ – российские правила бухгалтерского учета, др.) составлялась отчетность, на базе которой строится прогноз. При этом сами показатели можно прогнозировать на будущее различными способами, например, выручку от продаж – на основе постоянного коэффициента роста на некоторый период, на основе трендового анализа, используя прогнозы сравнимых компаний, конкурентов; себестоимость – как процент от выручки; прочие займы – как балансирующее значение и т.п.

Мы отмечали, что ряд факторов, которые невозможно спрогнозировать в стоимостном выражении, могут быть все же учтены при оценке компании путем определенной корректировки ставки дисконтирования. Это как раз и находит свое применение в данном подходе, поскольку он является более приблизительным и общим по сравнению со вторым, рассмотренным далее. Несмотря на то, что, по мнению экспертов консалтинговой группы McKinsey, желательно как можно большее количество факторов учесть напрямую, а не корректируя ставку дисконтирования, в рамках данного подхода уместна как раз корректировка ставки дисконтирования, поскольку полученный результат не претендует на высокую точность. В принципе, данный подход можно назвать экспресс-прогнозом в целях анализа и оценки сделок M&A.

В рамках второго подхода строится детальная факторная (имитационная) модель и проводится полномасштабный факторный анализ оцениваемой компании, что должно привести к значительно более точным результатам. Прогноз, построенный с помощью модели, гораздо более информативен, хотя затраты на его проведение также значительно выше. Поскольку в дальнейшем мы будем использовать как раз второй путь, т.е. детальное прогнозирование всех факторов для сравнительного анализа методов оценки при международных M&A, остановимся на этом вопросе подробнее.

Данная модель строится следующим образом.

На первом этапе выделяются факторы, которые могут оказать влияние на стоимость бизнеса и которые можно оценить в количественном или стоимостном выражении (факторы, которые невозможно оценить, могут быть включены в ставку дисконтирования аналогично тому, как это делается в первом подходе).

Рассмотрим пример выявления факторов, оказывающих влияние на стоимость международного транспортного оператора (см. Рис. 1 – условный пример, агрегировано).

Макроэкономические прогнозы

Пассажирские

Кол-во рейсов за период

Выручка от продаж

Торговые поездки

Прогноз туристической активности

Цена за рейс (средняя)

EBITDA

Прогноз торговых и экономических отношений с соседними государствами

Расходы

Себестоимость

Коммерческие

Административные

Прочие

?

Факторы, учитываемые в модели Внешние для модели факторы

Рис. 1. Выявление факторов, оказывающих влияние на стоимость оцениваемой компании – международного транспортного предприятия

Как видно из рисунка 1, выручка от продаж, непосредственно влияющая на прибыль до налогов, процентов и амортизации (EBITDA), соответственно, и на оценку компании, разбивается на количество проданных билетов за период и цену одного билета каждой категории; количество и цены в дальнейшем – по категориям. Аналогично можно разделить цену, себестоимость, прочие расходы и т.д.

В качестве первичных (исходных) выступают, например, следующие данные:

• ставки амортизации по различным объектам,

• планируемые объемы продаж в шт. и прогнозируемые цены на продукцию,

• предполагаемое использование трудовых ресурсов и их стоимость,

• предполагаемые накладные, административные, прочие расходы,

• прогнозируемые значения процентных ставок по кредитам, займам, депозитам, ставки налога на прибыль и многие другие.

На основании этих данных, с помощью электронных таблиц, и будут строиться проформы отчетности.

В правой части рисунка показаны «внешние» для модели факторы, которые влияют на используемые нами, на основе которых строится прогноз.

при построении имитационной модели мы не используем метод моделирования Монте-Карло, а лишь заложили возможность его использования для тех факторов, которые являются критичными для оценки стоимости данной компании.

Отметим, что для того чтобы имитационная модель отвечала критериям обоснованности и эффективности, она должна обладать следующими характеристиками, которые мы и попытались учесть при ее построении:

• репликативность – согласованность между моделью и системой, которую она описывает;

• предикативность – способность предсказывать не предвиденное очевидно поведение системы;

• конструктивность – способность меняться и адаптироваться при изменениях системы.

Некоторые западные исследователи выделяют также необходимость статистической проверки модели для того, чтобы она была признана обоснованной, однако мы считаем, что это не является обязательным условием в нашем случае, так как строится имитационная модель для данного конкретного предприятия.

Используя второй метод прогнозирования и построения модели, мы, с помощью электронных таблиц (MS Excel), построили имитационную модель деятельности международного туроператора (условный пример). При этом использовались условные исторические данные о деятельности компании за предыдущие три периода (года), данные бюджета на следующий год, а также прогноз на дальнейший ход событий (на два года после бюджета) на основе данных этих четырех периодов.

Очевидно, модель обладает определенной условностью и ограничениями.