Функции цены капитала.

1. М.б. использована для определения рыночной оценки собственного капитала и прогнозирования возможного изменения цен на акции в зависимости от изменения ожидаемых значений прибыли и дивидендов.

2. Ориентир для выбора наилучшей возможности привлечения капитала;

3. Ключевой фактор при анализе инвестиционных процессов.

Стоимость капитала корпорации может использоваться как ставка дисконтирования по рассматриваемому проекту, только если этот проект связан непосредственно с деятельностью корпорации, т.е. доходность по нему имеет такой же риск, что и доходность по действующему производству.

Если инвестиционное решение принимается по проекту с риском, отлич­ным от риска корпорации (который нашел выражение в значении средней стоимости капитала), то использование WАСС как критерия принятия проекта может привести к ошибочным результатам.

Доходность, вложенных средств должна покрывать два элемента:

1) временную стоимость денег, т.е. компенсировался бы отказ от текущего получения денежных средств в пользу ожидания получения их в будущем с учетом инфляции;

2) риск, связанный с получением денежных средств. Таким образом, ставка дисконтирования должна отражать обе состав­ляющие требуемой доходности: доходность по безрисковым инвестиционным решениям аналогичного срока и премию (надбавку) за риск.

Можно выделить пять основных источников капитала, стоимость которых необходимо знать для расчёта средневзвешенной стоимости капитала фирмы: банковские ссуды и займы, облигационные займы, привилегированные акции, нераспределённая прибыль.

Стоимость акционерного капитала, годовая процент­ная ставка, которая платится для поддержания текущей рыночной оценки акционерного капитала.

На практике нашли применение четыре метода оценки стоимости акционерного капитала k для корпорации с ненулевым финансовым рычагом:

1) по расчету ожидаемой доходности по модели Гордона;

2) через использование модели оценки финансовых активов (САРМ);

3) кумулятивный метод, учитывающий различные факторы, влияющие на требуемую доходность по акционерному капиталу;

4) на основе стоимости заемного капитала.

Для обоснования требуемой доходности широко применяются две равновесные модели: модель Гордона — модель оценки акции при предполо­жении постоянного роста дивидендов (см. гл. 4) и САРМ — модель оценки требуемой доходности по характеристике систематического риска (см. гл. 3).

Модель САРМ (модель оценки доходности активов)

-модель, которая помогает инвесторам оценивать альтернативы «риск-доходность» при принятии инвестиционных решений; использует фактор «бета» и рыночную доходность для определения требуемой доходности ценных бумаг.

Еа- требуемая доходность акций;

Ег – безрисковая ставка доходности (доходность безрисковых ценных бумаг);

Еф – рыночная доходность.

- бетта –коэффициент, характеризующий, присущий эмитенту уровень недиверсифицируемого риска.

Рыночная доходность- это средняя доходность большой выборки акций, аналогичной состоянию фондового индекса «Стэнфорд и пур^,s500».

Фактор бетта – измеритель недиверсифицируемого риска, который отражает как курс ценных бумаг реагирует на рыночные силы; определяется путём анализа взаимосвязей фактической доходности ценных бумаг с фактической рыночной доходностью; чем выше Ветта, тем выше риск ЦБ.

Совокупный риск – диверсифицируемый риск+недиверсфицируемый риск.

Недиверсифицируемый риск – связан с силами, воздействующими на все инвестиционные инструменты (война, инфляция, политические события). Не может быть устранён с помощью диверсификации.

Выборочные значения фактора «Ветта» и их интерпретация

акции движутся в том же направлении что и рынок.

акции в два раза более отзывчивы на изменения, чем рынок.

- акции движутся в противоположном направлении по сравнению с рынком.

На практике используются два принципиальных подхода к обоснованию параметров САРМ:

• на основе статистических данных;

• на основе прогнозируемых оценок (как правило, экспертных).

Обоснование бета-коэффициента.

Так как в большинстве случаев бета оценивается на основе регрессионной модели, получаемое значение зависит от выбираемых данных, и в первую очередь от количества наблюдений. Увеличение количества наблюдений за счет расширения временного интервала может значительно уменьшить разброс в оценке бета-коэффициента, но зато увеличить риск ошибки из-за сглаживания изменений, связанных с компанией (изменение финансового рычага, появление на рынке конкурента и т.п.).