Факторы дивидендной политики компании и оценка ее влияния на стоимость компании (на примере индекса промышленных и высокотехнологических компаний Nasd

но разделить на две группы: производственные компании и непроизводственные. Во-вторых, для анализа требуется определить такие мультипликаторы, которые были бы пригодны для корректного сравнения компаний обеих групп, что усложняет задачу.

С одной стороны, при выборе мультипликаторов следует учитывать специфические характеристики компаний Nasdaq 100, а, с другой, мультипликаторов не должно быть слишком много, поскольку усложнение расчетов повышает вероятность ошибок и расхождения в результатах оценки (они должны согласовываться между собой).

Кроме того, у компаний технологического сектора, многие из которых входят в состав Nasdaq 100, есть своя специфика — в частности, она выражается в том, что повышенные значения мультипликатора р/е (более 20) являются, скорее, нормой, чем исключением. Также следует отметить, что применение мультипликатора p/e не представляется возможным, если фирма генерирует убыток (например, Twitter до недавнего времени). Это обуславливает необходимость использования других коэффициентов — в частности, отношение стоимости бизнеса к выручке (EV/revenue).

Затратный подход предполагает определение стоимости компании на основе расчета стоимости чистых активов. То есть он подразумевает использование балансовых показателей (так, чистые активы рассчитываются как разница между активами и обязательствами баланса).

Для технологического сектора применимость данных из баланса остается под вопросом, поскольку, как правило, материальныеактивымогутнеявлятьсясущественнымфакторомполучения прибыли в будущем, а значительную роль играют такие нематериальные активы, как программное обеспечение (ПО), лицензии, доступ к различного рода сервисам, услугам и др.

В данном случае возникает вопрос оценки таких активов, поскольку в ретроспективе соответствующий показатель баланса может демонстрировать значительные колебания, что может привести к искажениям. Автором была предпринята попытка использовать все три рассмотренных выше подхода с учетом указанных особенностей.

51

1) Доходный подход

Исходя из необходимости извлечения и обработки больших массивов данных, с целью пилотной проверки обоснованности использования данного подхода было проведено сравнение прибыли за 2016 г. и дивидендных выплат, осуществленных в 2016 г., спрогнознойстоимостьюкомпаниинаконец2016 иконец2017 гг. Построенные регрессии были однофакторными, поскольку, как следует из ранее проведенных расчетов, наиболее важным фактором дивидендной политики является чистая прибыль года, предшествующего году выплаты дивидендов. Таким образом, полученная регрессия является однофакторной и уравнение регрессии принимает следующий вид:

y = a + b1x1

Ввиду того, что получить отчеты аналитиков, содержащие соответствующие прогнозы по оценке акций рассматриваемых компаний (как правило, такая оценка рассчитывается на период последующих 12 месяцев), было затруднительно, поскольку данную информацию не представляется возможным найти в открытом доступе, было принято решение осуществить поиск значения целевой цены акций анализируемых компаний, которая дается аналитиками на конец 2016 и конец 2017 гг. Таким образом, данные прогнозы должны быть датированы концом 2015 и 2016 гг. соответственно (ноябрь-декабрь).

Обзор открытых источников показал, что такая информация доступна через Reuters. Если компания является крупной, то покрытие ее акций осуществляют, как правило, несколько банков или брокеров. Однако в нашем случае в свободном доступе удалосьнайтиинформациюпокаждойизрассматриваемыхкомпаний от одного банка или брокера (BofA Merrill, Pacific Crest, SunTrust Robinson, JP Morgan, Citigroup, Oppenheimer, Stifel, Deutsche Bank

и др.).

Исключение составили акции тех компаний, по которым на указанный период (ноябрь-декабрь 2015 и 2016 гг.) данные най-

52

ти не удалось, а использование более старых или новых данных моглобыпривестикискажениямприрасчетах. Такимобразом, из расчетов были вынужденным образом исключены компании CA, CSX Corporation, Hasbro, Mattel, Maxim Integrated Products, Shire, Sirius XM Holdings, Skyworks Solutions, Symantec, Texas Instruments, Vodafone Group, Dentsply Sirona. В результате анализируемая вы-

борка сократилась с 51 до 39 компаний.

Поскольку была найдена информация по целевой цене на однуакцию, дляполучениястоимостибизнесаданныйпоказатель необходимо умножить на общее число акций. Далее с помощью программного пакета Excel были составлены линейные регрессии (см. таблицу 8).

Таблица 8

Основные параметры однофакторных регрессий в рамках использования доходного подхода

При построении первой регрессии были получены следующие результаты (подробнее см. Приложение 12). По итогам вычислений было установлено, что R-квадрат равняется 0,88. Таким образом, можносделатьвывод, чтозначениекоэффициентадетерминации объясняет зависимость и изменения изучаемого параметра от независимой переменной на 88 %.

53

Y-пересечение равно 8,350, а x1 — 49,151. Можно сделать вывод, что переменная x1 оказывает существенное положительное влияние на показатель стоимости фирмы (то есть, чем больше размер дивидендных выплат в текущем году, тем выше стоимость компании в будущем году). При подстановке рассчитанных коэффициентов уравнение регрессии принимает следующий вид:

y = 8,3502041014569 + 49,15102245x1

Рассмотрениеt-статистикиуказываетназначимостьперемен- ной x1. P-значение для x1 равно 1,18269E – 18, что является значимым, поскольку это существенно меньше 0,05.

При построении второй регрессии были получены следующие результаты (подробнее см. Приложение 13). По итогам вычислений было установлено, что R-квадрат равняется 0,869. Таким образом, можно сделать вывод, что значение коэффициента детерминации объясняет зависимость и изменения изучаемого параметра от независимой переменной на 86,9 %.

Y-пересечение равно 0,0018, а x1 — 49,59. Можно сделать вывод, что переменная x1 оказывает существенное положительное влияние на показатель стоимости фирмы (то есть, чем больше дивидендныхвыплатвтекущемгоду, темвышестоимостькомпании в текущем году). При подстановке рассчитанных коэффициентов уравнение регрессии принимает следующий вид:

y = 0,00181333793234728 + 49,5980488047955x1

Рассмотрениеt-статистикиуказываетназначимостьперемен- ной x1. P-значение для x1 равно 9,2E – 22, что является значимым, поскольку это существенно меньше 0,05.

Подводя итоги проведенных расчетов, следует отметить, что обе регрессии имеют высокое значение коэффициента детерминации, объясняющего зависимость и изменения изучаемого параметра от независимой переменной.

54

2) Сравнительный

В рамках расчетов по данному подходу были проанализированы данные по 51 компании-плательщику дивидендов, поскольку они имеются в открытом доступе без каких-либо ограничений. Ввиду того, что в рамках указанного подхода используются различные коэффициенты, возникает вопрос о выборе конкретных коэффициентов для анализа влияния дивидендной политики на стоимость компании. Таким коэффициентом был выбран коэффициентдивидендныхвыплат(Dividend Payout Ratio, DPR), который считается наиболее распространенным. Он определяется делением суммы дивидендных выплат за год на показатель чистой прибыли за год и показывает, сколько компания направляет средств акционерам в относительном выражении.

Для пилотной проверки расчетов в качестве независимой переменной был взят показатель DPR за 2015 и 2016 г., а в качестве зависимой переменной регрессионной модели выступил показатель стоимости компании, выраженный мультипликатором р/е за 2016 г. Показатель p/e (price/earning ratio), отражающий отношение рыночной стоимости компании к размеру ее прибыли за год, был использован, поскольку также считается одним из наиболее простых и универсальных мультипликаторов, позволяющих провести быструю оценку бизнеса и сравнить ее с оценкой других компаний. Таким образом, было построено две однофакторные регрессии. В рамках первой использовался показатель DPR за 2015 г. и р/е за 2016 г., для второй — оба показателя за 2016 г.

Врезультате построения первой линейной регрессии в программе Excel было рассчитано, что значение R-квадрат равно 0,065 (см. Приложение 14). Таким образом, можно сделать вывод, что значение коэффициента детерминации не может объяснить зависимость и изменения изучаемого показателя от независимых переменных и что дальнейшее расширение временного интервала

сцелью включения его в модель не представляется целесообразным.

Врезультате построения второй регрессии было рассчитано, что значение R-квадрат равно 0,64 (см. Приложение 15). Таким

55

образом, значение коэффициента детерминации объясняет зависимость и изменения изучаемого параметра от независимой переменной на 64 %.

Y-пересечение равно –1,176, а x1 — 58,062. Можно сделать вывод, чтопеременнаяx1 оказываетсущественноеположительное влияние на показатель стоимости фирмы (то есть, чем больше дивидендныхвыплатвтекущемгоду, темвышестоимостькомпании в текущем году, оцениваемая как мультипликатор p/e). При подстановке рассчитанных коэффициентов уравнение регрессии принимает следующий вид:

y = –1,17634966516607 + 58,0624293756616∙x1

Рассмотрениеt-статистикиуказываетназначимостьперемен- ной x1. P-значение для x1 равно 0,0000646882485606036, что является значимым, поскольку это существенно меньше 0,05.

Итак, можно говорить, что в рамках сравнительного подхода зафиксирован факт положительного влияния дивидендной политики на стоимость компании.

3) Затратный

Поскольку ранее было указано, что балансовые показатели в отношении анализа компаний технологического сектора характеризуются определенными недостатками, было принято решение провести расчеты как на их основе, так и с учетом показателя чистых активов, рассчитываемого как разница между активами и обязательствами. Далее с использованием данных показателей были построены две линейных регрессии, где независимой переменной (х) выступает размер дивидендных выплат за текущий год, а зависимой переменной (у) — показатель активов (в первом случае) или расчетный показатель чистых активов (во втором случае) текущего года.

По результатам расчета первой регрессии были получены следующие результаты. Значение R-квадрат равно 0,757 (см. Приложение 16), то есть значение коэффициента детерминации объ-

56

ясняет зависимость и изменения изучаемого параметра от независимой переменной на 75,7 %.

Y-пересечение равно 9,6111278560278, а x1 —

22,0586369017901. Переменная x1 оказывает существенное положительное влияние на показатель стоимости фирмы (то есть, чем большедивидендныхвыплатвтекущемгоду, темвышестоимость компании в текущем году). При подстановке рассчитанных коэффициентов уравнение регрессии принимает следующий вид:

y = 9,6111278560278 + 22,0586369017901 x1

Рассмотрениеt-статистикиуказываетназначимостьперемен- ной x1. P-значение для x1 равно 7,59834E – 80, что является значимым, поскольку это существенно меньше 0,05.

При построении второй регрессии были получены следующие результаты. Значение R-квадрат равно 0,781 (см. Приложение 17). Таким образом, можно сделать вывод, что значение коэффициентадетерминацииобъясняетзависимостьиизмененияизучаемого параметра от независимой переменной на 78,1 %.

Y-пересечение равно 3,08078587235983, а x1 —

10,7513694461076. Переменная x1 оказывает существенное положительное влияние на показатель стоимости фирмы (то есть, чем большедивидендныхвыплатвтекущемгоду, темвышестоимость компании в текущем году). При подстановке рассчитанных коэффициентов уравнение регрессии принимает следующий вид:

y = 3,08078587235983 + 10,7513694461076 x1

Рассмотрениеt-статистикиуказываетназначимостьперемен- нойx1. P-значениедляx1 равно0,135246E – 85, чтоявляетсязначимым, поскольку это существенно меньше 0,05.

Исходя из проведенного в рамках затратного подхода анализа, можно сформулировать вывод о наличии положительной связи между дивидендными выплатами и стоимостью компании, выражаемой как через показатель чистых активов, так и через показатель общих активов.

57

Подводя итоги анализа, проведенной в данной главе, следует указатьнато, чтосделанныерасчетыврамкахтрехосновныхподходов, применяемых к оценке стоимости компании, подтвердили вывод о положительном характере влияния дивидендной политики на стоимость компании.

В то же время следует обратить внимание, что на практике дивидендная политика является только одним из факторов оценки стоимости компании. Это обуславливает необходимость построения неоднофакторной регрессионной модели, в рамках которой дивидендная политика является лишь одним из таких факторов.

Поскольку рассмотрение других факторов оценки стоимости компании не является целью настоящей работы, ниже для демонстрации представлены расчеты по упрощенной регрессионной модели для затратного подхода.

В число независимых факторов были включены:

дивидендная политика (выражаемая как показатель дивидендных выплат, взятый из отчетов о движении денежных средств; x1);

показатель чистой прибыли (x2);

показатель структуры капитала (определяемый, согласно работе П. Саоны и П. Москейры1 как отношение размера долговых обязательств баланса к размеру активов баланса; x3).

Зависимым фактором (y) выступила стоимость компании, рассчитываемая на основе чистых активов (как разница между активами и обязательствами (таким образом, показатели последних исключаются из расчетов как независимые переменные)).

Уравнение регрессии примет следующий вид:

y = a + b1x1 + b2x2 + b3x3

1 Saona P., Mosqueira P. Determinants of firm value in Latin America: an analysis of firm attributes and institutional factors // Review of Managerial Science. 2016. Vol. 12, Issue 1. P. 65—112.

58

Расчеты показали, что значение R-квадрат равно 0,81 — то есть расчетные параметры модели на 81 % объясняют зависимость показателя стоимости компании на основе чистых активов от включенных факторов (см. Приложение 18).

Y-пересечение равно 9,49, x1 — 8,79, x2 — 0,63, x3 — -11,23.

Можно сделать вывод, что переменная x1 оказывает существенное положительное влияние на показатель стоимости фирмы (то есть, чем выше выплаты по дивидендам, тем выше стоимость), переменнаяx2 — крайненезначительноевлияние, переменнаяx3 — существенное отрицательное влияние (то есть преобладание долговых обязательств в структуре капитала приводит к снижению стоимости фирмы). При подстановке рассчитанных коэффициентов уравнение регрессии принимает следующий вид:

y 9, 496095227 8,790954816x1 0,634895648x211, 23608972x3

P-value длявсехпеременныхменьше0,05, чтосвидетельствует о высокой степени значимости, при этом больше всего она выражена у переменной x1. Проверка данной регрессии с помощью статистическогоязыкаR показаласледующее. Прииспользовании теста Пирсона значения P-value у всех переменных оказались существенно ниже 0,05. Расширенный тест Дики-Фуллера, который может быть применен не только для временных рядов, показал, что альтернативная гипотеза является стационарной (без учета лага). Проведенный в Excel расчет на критерий Дарбина-Уотсона, применяемый при анализе остатков регрессионной модели, показал отсутствие автокорреляции (его значение составило 2,1454 при значении интервала отсутствия автокорреляции 1,80887 — 2,1911), что говорит о высоком качестве модели.

59

ГЛАВА 4. ФАКТОРЫ ОТСУТСТВИЯ ДИВИДЕНДНОЙ ПОЛИТИКИ

У КОМПАНИЙ ИНДЕКСА NASDAQ 100

Как показало рассмотрение индекса Nasdaq 100, выплачивают дивиденды (т. е. имеют дивидендную политику) примерно половина из компаний, входящих в его состав. Ряд крупных технологических фирм (Adobe, Amazon, Facebook и др.) не выплачивают дивиденды, несмотря на растущие финансовые показатели, в частности, указывая в своих годовых отчетах, что заработанная прибыль направляется на реализацию инвестпроектов, приобретение активов, выкуп акций и иные цели. Однако, проведенный анализ позволил установить, что далеко не во всех случаях декларируемые в официальных корпоративных документах цели соответствуют реальной обстановке.

Исходя из результатов расчетов, проведенных в предыдущей главе, основнымфакторомвыплатыдивидендовсостороныкомпании является чистая прибыль и ее размер (т. е. чем больше чистая прибыль, тем более вероятно, что компания будет платить больше дивидендов). Рассмотрение показателей чистой прибыли компа- ний-неплательщиков в динамике не позволяет говорить об этом.

В данной главе предпринята попытка разобраться в причинах такой позиции, при этом, в связи со значительным количеством неплательщиков, критерием отбора выступал показатель активов (были отобраны те фирмы, активы которых по состоянию на конец2012 г. (т. е. наначалоанализируемогопериода) превышали10 млрд долл.). Указанный показатель был выбран, поскольку он, как правило, не испытывает существенных колебаний на протяжении короткого периода времени (в отличие от чистой прибыли, капитализации и т. д.), а его динамика позволяет говорить об устойчивости бизнеса.

60