Оценка рыночной стоимости клиентеллы – нематериального актива компании

ОПЫТ ОЦЕНКИ КЛИЕНТЕЛЛЫ РЕАЛЬНОЙ КОМПАНИИ (ОАО «Х»)

Нами был приведен расчет оценки стоимости клиентеллы модельного предприятия, который включал анализ многих составляющих деятельности компании. На практике, однако, проведение такого анализа не всегда возможно. Между тем о стоимости клиентской базы часто бывает необходимо иметь представление и в тех случаях, когда мы не располагаем детальными сведениями о деятельности компании.

В качестве примера возьмем ОАО «Х»22. Необходимые данные в систематизированном виде приведены в Приложении 2. Напомним, что предприятие работает в такой достаточно наукоемкой и высокотехнологичной промышленности, как биотехнология.

Приведем коэффициенты распределения Вейбулла (см. Приложение 2) (табл. 11).

Таблица 11

Коэффициенты распределения Вейбулла в целом и по отдельным продуктам ОАО «Х»

Поскольку мы оцениваем клиентскую базу предприятия в целом (а не стоимость отношений компания – дистрибьюторы по какому-

_________

22 Это ОАО рассматривалось нами в работе: Клиентелла: нематериальный актив и информационная база прогнозирования развития компании. М.: Международная академия оценки и консалтинга, 2006.

51

либо отдельному продукту), для расчета нами будут использованы коэффициенты распределения Вейбулла безотносительно отдельных продуктов (по клиентской базе в целом), то есть а = 3,4635, b = 1,06033 (табл. 11).

В общем случае для оценки клиентской базы предварительно необходимо выделить ту часть денежного потока, которая приходится на его гудвилл, (имеется в виду экономическая интерпретация этого понятия, а не бухгалтерская), товарные знаки, бренды, иначе говоря, на все НМА, которые являются следствием «узнаваемости» как продукции самого предприятия, так и отдельных его продуктов, то есть на внешние НМА. В нашем распоряжении, однако, нет сведений об этих элементах денежного потока ОАО «Х». Поэтому рассматриваемый нами пример отличается от модельного примера (ОАО «Эра»). Для оценки интересующей нас части денежного потока поступим следующим образом.

Воспользуемся таким понятием, как бренд-леверидж. Брендлеверидж23 – это среднее по отрасли отношение стоимости бренда компании к ее годовой выручке. Согласно данным Interbrand за 2003 год для компаний, работающих в области биотехнологии и смежных с ней областях, таких как наиболее близкие к биотехнологической отрасли предприятия химической промышленности, это значение лежит в диапазоне (без крайних значений) 0,196–0,41524 (среднее значение без крайних – 0,287). Для оценки же такого нематериального актива, как клиентелла, в указанных информационных условиях (при отсутствии ряда необходимых данных о деятельности компании) мы поступили следующим образом.

При определении стоимости НМА, связанных с внешним восприятием компании, используем значения бренд-левериджа, близкое к максимальному, но предположим, что соответствующая ему стоимость характеризует не только оценку бренда, но и все остальные внешние НМА (как мы упоминали, это такие активы, как то-

_________

23Об использовании приближенного метода оценки бренда компании на основе понятия бренд-леверидж см.: Леонтьева Ю.Б. Техника профессиональной оценки интеллектуальной собственности и нематериальных активов. М., 2005.

24Intebrand Top 100 brands // www.interbrand.com

52

варные знаки, клиентелла и т. п.). В качестве такого значения примем бренд-леверижд, равный 0,35. В нашем случае это – отношение суммарной стоимости внешних НМА к годовой выручке.

Таким образом, мы приняли, что стоимость внешних НМА равна 0,35 от валового оборота компании. Отсюда получаем (ориентировочно) стоимость внешних НМА на дату оценки:

Стоимость внешних НМА = бренд-леверидж× выручка = 0,35 × 11,498 млн долл. (см. табл.12) = 4,02 млн долл.

Теперь представим данные по обороту ОАО «Х», как за прошедший год (2004), так и в расчете на прогнозные годы (2005–2009).

Таблица 12

Прогнозный годовой прирост валовой выручки ОАО «Х»

Если принять усредненную ставку дисконтирования для внешних НМА (включая клиентеллу) в 35 процентов, то получим ставку капитализации для этих типов НМА:

35 – 12,87 (см. табл. 12) = 22,12 %.

После определения ставки капитализации находим денежный поток (на дату оценки), приходящийся на внешние НМА. Для этого необходимо умножить величину стоимости внешних НМА (4,02 млн долл.) на ставку капитализации (22,12 %), в результате получаем приходящийся на внешние нематериальные активы денежный поток, равный 0,8903 миллиона долларов (4,02 × 0,2212), на дату оценки. Предполагается, что в дальнейшем эта величина будет увеличиваться в соответствии со среднегодовым темпом

53

прироста валовой выручки в прогнозный период (12,87 %) (см. табл. 12).

Теперь по аналогии с таблицей 8 нам необходимо построить соответствующие «рисковый» (строка 4) и «безрисковый» (строка 3) денежные потоки. Безрисковая часть денежного потока, определяемая соответствующим значением кривой выживаемости, [иными словами, это просто соответствующий денежный поток, умноженный на S(t) / S(tср)], дисконтируется по безрисковой ставке. Остальная часть денежного потока [соответствующий денежный поток, умноженный на 1–S(t) / S(tср)] является «рисковой» и дисконтируется по ставке r´, которая может быть подобрана единственным способом исходя из того простого условия, что сумма «безрискового» денежного потока (дисконтированного по безрисковой ставке) и рискового денежного потока (дисконтированного по ставке r´) равна, как это, очевидно, должно быть, стоимости внешних НМА (в данном случае уже найденному нами значению – 4,02 миллиона долларов).

Единственное отличие (усложнение) от таблицы 8 заключается в том, что нам необходимо найти средневзвешенный возраст клиента компании tср (напомним, что в случае, представленном в таблице 8, параметр а = 1, тогда S(t) / S(tср) = S(t), и tср «выпадает» из расчетов). В результате выполненного анализа была получена характеристика средневзвешенного возраста клиентов компании ОАО «Х». Он составил 3,60 года. В качестве весов использовались данные о реализации (обороте), приходящиеся на клиентов.

Для ставки r´, удовлетворяющей указанному требованию (равенству суммы дисконтированного по ставке r´ рискового денежного потока и дисконтированного по безрисковой ставке безрискового денежного потока стоимости внешних НМА), с помощью несложного моделирования денежного потока получаем:

r´ = 45,35 %.

Теперьможносоставитьтаблицу, аналогичнуютаблице8 (табл. 13).

54

Таблица 13

Денежные потоки на внешние нематериальные активы ОАО «Х» (по годам)

Стоимость клиентеллы определяется по формуле (2):

Sкл = 4,02 млн долл. – 0,89033 млн долл / (0,4535 – 0,1287) = = 1,28 млн долл.

Величина 0,89033 млн долл / (0,4535 – 0,1287) = 2,74 млн долл. –

это стоимость других внешних НМА – бренда, гудвилла и т. п.

55

Заметим, что каким бы способом не было выбрано значение бренд-левериджа, отношение стоимости клиентеллы к суммарной стоимости других внешних НМА останется неизменным. Поэтому, если мы предположим, что наш бренд-леверидж не учитывает стоимость клиентской базы, и сумма 4,02 миллиона долларов – это стоимость внешних нематериальных активов без учета клиентеллы, тогда мы получим стоимость клиентеллы, равную 1,89 миллиона долларов (1,28 × (4,02/2,74). Таким образом, ее стоимость возросла пропорционально стоимости других внешних НМА.

Приведем зависимость стоимости клиентеллы от параметров распределения Вейбулла (табл. 14).

Таблица 14

Зависимость стоимости клиентеллы от параметров распределения Вейбулла

Мы видим, что при увеличении параметра «b» стоимость клиентской базы сильно падает. В действительности при увеличении этого параметра клиентелла быстрее «размывается», что понижает ее стоимость.

Кроме того, имеет смысл привести характеристики зависимости снижения риска r = r´ – r и доли клиентеллы во внешних нематериальных активах в зависимости от параметров «а» и «b». Мы будем опираться на реальные параметры (а = 3,46; b = 1,06) и использовать их как «базовые». Зависимости снижения риска и доли клиентеллы в нематериальных активах от значений этих параметров приведены в таблицах 15 и 16 (тоном выделены значения, соответствующие реальным данным по характеристикам ОАО «Х»).

56

Таблица 15

Зависимость снижения риска и доли клиентеллы в нематериальных активах ОАО «Х» от значений «базовых» параметров

Данные таблицы 15 показывают, что как стоимость клиентеллы, так и искомое снижение рисков очень сильно зависят от параметра «b». Если этот параметр меньше 1, то клиентелла может составлять существенную часть внешних нематериальных активов компании.

Таблица 16

Зависимость снижения риска и доли клиентеллы в нематериальных активах ОАО «Х» от значений «базовых» параметров

Итак, мы видим, что стоимость клиентеллы существенно зависит от параметров распределения Вейбулла, поэтому эти характеристики клиентской базы необходимо вычислять настолько точно, насколько это возможно.

57

ПРИЛОЖЕНИЯ

1. Кривые выживаемости

Именно кривые выживаемости лучше всего подходят для описания закономерностей, согласно которым происходит выбытие тех или иных активов, в частности такого нематериального актива, как клиентелла. Кривые выживаемости – это (нисходящие) графики, отображающие количество единиц из определенной группы (активов, если речь идет о них), которые все еще функционируют на момент времени, определяемый аргументом кривой.

В литературе по актуарной статистике кривые выживаемости часто называются кривыми смертности25.

Напомним еще несколько понятий:

Укороченная кривая выживаемости – это «неполная» кривая выживаемости, описывающая процесс смертности объектов, уже «доживших» до некоторого определенного возраста. Эта кривая получается на основе полной кривой выживаемости следующим образом:

•путем выделения отрезка кривой выживаемости, начинающегося с заданного возраста;

•путем нормирования полученной кривой выживаемости при-

менительно к 100 процентам.

Плотность кривой выживаемости (frequency curve) – это «ско-

рость» выбытия объектов, достигших определенного возраста. Иными словами, плотность кривой выживаемости определяется как ожидаемое отношение числа единиц определенного возраста, выбывающее за единицу времени, к полному числу оставшихся единиц этого типа. Математически плотность кривой выживаемости определяется как временная производная кривой выживаемости.

Рассмотрим приведенные понятия на графике (рис. П 1.1).

_________

25Бауэрс Н., Гербер Х., Несбитт С., Хикман Дж. Актуарная математика / Пер.

сангл. М.: Янус-K, 2001.

58

Рис. П 1.1. Кривые выживаемости

Далее рассмотрим несколько видов кривых выживаемости, используемых в практических расчетах клиентеллы. К числу наиболее часто применяемых для этих целей инструментов относят кривые Айова и распределение Вейбулла.

Кривые Айова

Кривые Айова (Iowa curves) были получены в результате исследования эмпирических данных, относящихся к характеристикам сохранивших работоспособность объектов промышленных, коммунальных предприятий различных типов. Эти данные характеризовали такие объекты, как рельсовые шпалы, железнодорожные вагоны, телефонное оборудование и т. д.

59

Не вдаваясь в подробности теории построения кривых Айова, остановимся на их классификации. Существует 4 типа кривых Айова:

1)левомодальные (кривые Айова L-типа); мода кривых этого типа смещена влево от среднего возраста жизни;

2)правомодальные (кривые Айова R-типа); мода кривых этого типа смещена вправо от среднего возраста жизни;

3)симметричные (кривые Айова S-типа) – это промежуточный тип между типами 1 и 2;

4)так называемый O-тип; этот тип несколько отличается от ос-

тальных, так как мода кривых Айова О-типа расположена в начале координат26.

Как правило, разные типы кривых Айова подходят для описания разных типов активов. Так, кривые выживаемости O-типа и L-типа обычно используются для характеристик нематериальных активов,

вчастности таких, как клиентелла. Кривые S-типа и R-типа чаще всего описывают материальные активы. Кривые Айова имеют эмпирический характер. Они задаются обширными таблицами, которые довольно трудно использовать на практике. Вместе с тем следует отметить, что все кривые Айова хорошо аппроксимируются так называемым распределением Вейбулла.

Распределение Вейбулла

Этот вид зависимости впервые упоминается в работах В. Вейбулла, датированных 1951 годом. Распределение Вейбулла имеет следующий вид:

где S(t) – кривая смертности;

a – параметр, определяющий шкалу времени; B – безразмерный параметр.

Важным достоинством распределения Вейбулла для описания процессов «смертности» является то, что кривые выживаемости, построенные на его основе, могут принимать значительное количество различных форм. В частности, для нас важно то, что с помо-

_________

26 Таким же свойством обладает, например, экспоненциальная функция.

60