Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Модели и инструменты в экономической оценке инвестиций
.pdf
151
0
)1()1(
)1(
)1(
1
0
1
l
k
i
i
o
i
n
o
on
k
o
n
ki
i
o
i
o
V
Y
E
E
Y
V
Y
Y
I
(3.11)
y = 0,3%x + 19,9%
R² = 99,6%
y = 0,2%x + 20,1%
R² = 99,4%
y = 0,3%x + 20,0%
R² = 100,0%
20,0%
20,5%
21,0%
21,5%
22,0%
22,5%
1 2 3 4 5 6 7 8
Yc
Период, квартал
Зависимость нормы отдачи от сроков строительства
(ремонта, реконструкции)
реконструкция
строительство
ремонт
Например, при проведении реконструкции за период, равный 4 кварталам, премия за риск будет равна 0,3% × 4 = 1,2%. Вторая часть предпринимательского риска (5,5% – 2% = 3,5%) оценивается экспертно и связана
с индивидуальными особенностями проекта. Для данного проекта будет
принята на уровне 1,3%, тогда общая премия за предпринимательский риск
составит: 1,2% + 1,3% = 2,5%.
Премию за низкую ликвидность можно принять на уровне упущенной выгоды: сколько мог потерять инвестор за маркетинговый период экспозиции, вложив имеющиеся средства от предполагаемой реверсии в альтернативный проект с высокой ликвидностью. На рис. 3.23 приведена
ожидаемая прибыль, которую мог получить инвестор, вложив имеющиеся
средства в актив, приносящий стабильный годовой доход — 9%.
Рис. 3.22. Определение премии за риск в зависимости от вида работ и сроков
152
Рис. 3.23. Определение возможной прибыли в альтернативном проекте
y = 0,82%x - 0,33%
R2 = 99%
0
0,05
0,1
0,15
0,2
0,25
1 2 3 4 5 6 7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
Ожидаемая прибыль, %
Период, мес.
Упущенная выгода (под 9% годовых)
Таким образом, ожидаемая норма отдачи будет равна сумме безрисковой ставки (6%) и премии за риск (9%): Yo = 15%. Суммарная премия за
риск может колебаться в зависимости от предпринимательского риска и
возможного времени экспозиции, поэтому более достоверно можно определить диапазон (15% ÷17%).
В заключение, хотелось отметить, что регулярный мониторинг рынка
недвижимости и построение зависимостей показателей доходности от
внутренних и внешних факторов поможет в дальнейшем более обосновано
учитывать возможные премии за риск в ожидаемой норме отдачи.
Метод конечной отдачи, метод IRR, метод экстракции позволяет
оценить внутреннюю норму отдачи альтернативного проекта и включает
пять этапов.
1. Подбор объектов, сопоставимых с оцениваемым, с известными
ценами продаж.
2. Расчет арендных ставок для сопоставимых объектов с учетом сце-
нария их НЭИ.
3. Моделирование денежных потоков для сопоставимых объектов.
как средней или средневзвешенной из ставок конечных отдач сопоставимых объектов.
4. Расчет конечных отдач (внутренних норм рентабельности).
5. Определение ставки дисконтирования для оцениваемого объекта
153
Так как внутренняя норма доходности наиболее чувствительна к мо-
Фактор
Обозначение
Минимальное
значение
Максимальное
значение
Ставка аренды для объекта, $ за кв. м
Am
220
260
Прогноз изменения ставки аренды
g
4%
10%
Коэффициент недозагрузки
Kv
1%
5%
Коэффициент операционных расходов
Koe
33%
35%
Прогноз увеличение стоимости за период эксплуатации
Δ
33%
45%
делируемым потокам доходов, а прогнозирование изменения ставки аренды и стоимости всегда связано с неопределенностью, то можно применить
метод Монте-Карло для оценки и учета указанной ошибки в данной модели.
Проведенный анализ рыночной ситуации помогает определить некоторый диапазон значений каждой из переменных, необходимых для расчета, таблица 3.34.
Таблица 3.34
Приведем пример применения техники экстракции методом имитационного моделирования. Рассматриваются инвестиции в объект общей
площадью 690 кв. м (полезной — 548 кв. м), если площадь участка — 400
кв. м. Цена сделки для объекта-аналога составила на дату оценки $1500 за
кв. м.
Осуществление техники экстракции методом Монте-Карло состоит в
определении средней величины нормы отдачи, полученной путем перебора
достаточно большого количества вариантов сочетаний переменныхфакторов, к которым чувствительно значение IRR. При осуществлении
данного метода было принято допущение, что все переменные равномерно
распределены в означенных выше диапазонах.
Выполненное численное моделирование позволяет сделать вывод,
что для применения техники конечной отдачи в работе следует применять
метод имитационного моделирования, так как существует неопределенность при моделировании денежных потоков для объекта-аналога, для которого известна цена сделки, тогда результат выводится с доверитель-
ным интервалом. Норма отдачи, определенная техникой экстракции, с вероятностью 67% будет лежать в доверительном интервале 17% ± 1%, а с
вероятностью 100% —в интервале: Y
min
÷ Y
(15% ÷ 19%).
max
154
Техника альтернативных проектов, предлагаемая в [37], позволяет
14% 15% 16% 17% 18% 19% 20%
Квалиметрическое моделирование
Техника конечной отдачи
Техника суммирвания
Техника альтернативных проектов
Техника сравнительного анализа
получить диапазон нормы отдачи для объектов недвижимости от минимальной ставки по ипотечному кредитованию — Ym, до максимальной
ставки по кредиту под новое строительство — Ymc. Проведенный мониторинг позволяет сделать вывод, что
– ставки по ипотечному кредитованию составляют в среднем 14% годовых на срок 1 – 10 лет и прогнозируется снижение ставки по ипотечным
кредитам до 10% к 2008 году [54];
– кредитные ставки для застройщиков составляют 14 – 18% годовых
на срок 1 – 7 лет [54].
Выполненный сравнительный анализ техник определения нормы от-
дачи позволяет сделать следующие выводы:
– для повышения достоверности результата, уточнения и минимиза-
ции доверительного интервала рекомендуется применять несколько техник
одновременно;
– окончательная норма отдачи будет лежать в интервале пересечения
всех диапазонов использованных техник, что повышает доверие к полученному результату (рис.3.24);
– для уточнения нормы отдачи из полученного разными техниками
диапазона можно использовать дерево свойств, построенное в рамках квалиметрического моделирования, с использованием обоснованных и утвержденных методикой КУГИ премий за риск (для примера, приведенного на
рис. 3.26, можно принять значение нормы отдачи на уровне 17%).
Рис. 3.24. Сравнение значений нормы отдачи, полученных разными техниками
155
Квалиметрическое моделирование позволяет решать задачи количе-
m
j
ij
n
i
бр
i
э
i
бр
ii
G
qq
qq
K
11
ственной оценки качественных показателей, которые нередко возникают в
процессе оценки недвижимости. В работах [19, 20] были предложены квалиметрические модели для определения арендной ставки бизнес-центра и
ставки дисконтирования для оценки бизнеса. В данном исследовании рассмотрен алгоритм построения квалиметрической модели для нахождения
нормы отдачи офисного центра Санкт-Петербурга, с более подробным
описанием этапов, которые остались не исследованными в [19, 20].
Техника квалиметрии поможет уточнить норму отдачи внутри дан-
ного диапазона для объекта с заданными характеристиками. При этом
формула для нахождения нормы отдачи Yo имеет вид:
Yo = Ymc – K(Ymc – Ym),
где ставку по ипотечным кредитам Ym примем равной 15%, а под новое
строительство — Y
= 18%.
mc
Здесь интегральный показатель качества объекта K определяется
квалиметрическим моделированием.
Всего можно выделить 5 этапов квалиметрического моделирования.
1. Построение дерева свойств, доведение каждого сложного свойства
до простого, которое можно оценить количественно или однозначно отнести к определенной группе.
2. Определение коэффициентов значимости (весов) всех свойств (про-
стых и сложных) по уровням j Gij, j=1,2,..m.
3. Определение эталонных q
браковочных q
бр
(самое низкое из всех возможных) значений каждого про-
i
эт
(самое лучшее из всех возможных) и
i
стого свойства.
4. Оценка объекта по каждому простому свойству qi.
5. Расчет средневзвешенного относительного показателя K. Этот ко-
эффициент определяется на базе дерева свойств, весов и относительных
показателей всех свойств:
Если данный коэффициент равен 1 (объект оценки аналогичен эталонному), то риски выбранного проекта минимальны, а Yo = Ym. В случае бли-
156
зости объекта к браковочному, коэффициент равен 0, а премия за риск будет максимально возможной.
Предположим, что риски в получении доходов зависят от профессионального управления, от ликвидности объекта и от непредвиденных ситуаций (рисунок 3.25).
Менеджмент можно оценить по косвенным признакам (какая ставка
назначена за помещения, какой процент недозагрузки и неплатежей), по
расходам (на что тратятся деньги и сколько), по прибыли и привлечению
заемных средств.
Для оценки эталонных и браковочных показателей максимальное и
минимальное значение арендной ставки, коэффициенты недозагрузки и
неплатежей приняты на уровне среднерыночных. Коэффициент операционных расходов, доля расходов на резерв замещения, коэффициент концентрации привлечения заемных средств (заемные средства /актив баланса) оценивали на основании опросов управляющих бизнес-центров. Положительный финансовый левередж оценивается как 1, отрицательный — 0.
Риски, связанные с ликвидностью объекта, зависят от местоположения
объекта и от характеристик самого объекта. Для оценки рисков, связанных
с оптимальностью местоположения, площадью, состоянием помещения и
затратами на реконструкцию, используем технику, предложенную в [37],
где для оценки премий за риск применялась методика [26].
Зависимость нормы отдачи от факторов, предложенных в [26], приведена на рис. 3.26. За базовый вариант принят офис в центре, расположенный на Невском проспекте, в здании, с оптимальным местоположением, в
удовлетворительном состоянии, с нулевыми затратами на реконструкцию.
Максимальная поправка нормы отдачи на местоположение составляет
6,7%.
На рис.3.26 («удаленность от центра») нанесены средние ставки аренды, полученные из базы данных автора, и норма отдачи, оцененная по описанной методике.
Характеристики «транспортная доступность» оценивались по дискретному признаку (главная магистраль — 1 , во дворе — 0), «удаленность
от центра»: в историческом центре — 1, не в историческом центре — 0.
157
Gi1 Gi2 qi
q
брi
q
этi
Gi3
Менеджмент
45%
Недополученние дохода
30%
Арендная ставка
200
180
340
35%
Коэффициент недозагрузки
35%
50%
0%
35%
Коэффициент неплатежей
5%
15%
0%
30%
Превышение расходов
30%
Коэффициент операционных расходов
55%
80%
40%
40%
Доля расходов на резерв на замещение в
составе операционных
расходов
30%
65%
15%
60%
Структура капитала
20%
Коэффициент концентрации привлеченного
капитала
20%
20%
50%
40%
Финансовый левередж
1 0 1
60%
Прибыль
20%
Коэффициент рентабельности (Ie/Ieg)
10%
5%
45%
40%
Доля прибыли на развитие
20%
0%
70%
60%
Ликвидность
45%
Местоположение
40%
Транспортная доступность 0 0 1 15%
Удаленность от метро
0 0 1
30%
Удаленность от центра
0 0 1
20%
Оптимальность расположения
3%
7%
0%
25%
Парковка
1 0 1
10%
Характеристика объекта
60%
Площадь
400
5100
100
20%
Архитектурнопланировочные решения (тип здания)
0
2%
0%
10%
Состояние помещений
1,20%
3%
0%
25%
Затраты на реконструкцию 0 400
0
20%
Скрытые дефекты
0 0 1
25%
Прочие
10%
внешние
0,5 0 1
50%
внутренние
0,5 0 1
50%
Рис.3.25. Квалиметрическое дерево свойств
158
10%
15%
20%
25%
хорошее
удовлет.
плохое
Зависимость Yo от состояния
10%
20%
30%
оптим.
среднее
неоптим.
Зависимость Yo от расположения
10%
15%
20%
25%
здание
встроен.
Зависимость Yo от типа объекта
10%
20%
30%
0
110
220
330
440
550
Зависимость Yo от затрат на
реконструкцию
15%
20%
25%
0
100
200
300
центр
периферия
Ставка аренды, $ кв.
м в год
Удаленность от центра
Am
Yo
19%
20%
20%
21%
21%
22%
100
1100
2100
3100
4100
5100
6100
7100
8100
Зависимость Yo от площади
Рис. 3.26. Зависимость нормы отдачи от основных факторов
Назначение весов каждому свойству оценивается экспертно. Для
оценки было привлечено 7 экспертов [1]. Каждому эксперту выдавался опросный лист, в котором он должен был расставить вес каждому свойству.
Оценка свойства на одном уровне происходит по баллам. Максимальное
значение получает наиболее важное на этом уровне свойство. Например,
ликвидность объекта зависит от местоположения и характеристик объекта.
Эксперт должен был определить, какое свойство, на его взгляд, больше
повлияет на быстроту продажи. Если максимальное количество баллов 10,
то, например, местоположение (как наиболее значимое свойство) получает
10 баллов, тогда характеристика самого объекта относительно местоположения оценивается, например, в 8 баллов. Аналогичным будет алгоритм по
каждому уровню.
По каждому свойству рассчитывались среднее арифметическое баллов, назначенных экспертами, среднеквадратическое отклонение (СКО) и
коэффициент вариации. Если коэффициент вариации больше 20%, то
159
свойство не прошло 1-й тур голосования. Тогда эксперты, которые расста-
Эксперт
1 2 3 4 5 6 7
Сред
нее
Коэффици-
ент
вес
Характеристика объекта
9 6 7 6 6 6 6
6,57
15%
40%
Местоположение
10
10
10
10
10
10
10
10
0%
60%
вили крайне малые и крайне большие баллы, должны пояснить свое мнение. После обсуждения свойство проходит 2-й тур голосования. Вес каждого свойства равен отношению среднеарифметического балла к сумме по
ярусу (см. табл. 3.35).
Таблица 3.35
Вес характеристик объекта равен 6,57/16,57 = 0,397, вес местополо-
жения — 10/16,57 = 0,603
Выполненное в ходе исследования квалиметрическое моделирование
нормы отдачи, позволяет уточнить норму отдачи в заданном диапазоне
(для выбранного в качестве примера бизнес-центра класса С, составляет Y
o
= 0,18 – 0,21(0,18 – 0,14) = 0,17).
Разновидностью техники суммирования является модель оценки фи-
нансовых активов (Capital Asset Pricing Model (CAPM)), предназначенная
для оценки величины нормы отдачи для «портфельных» инвестиции. Эта
модель служит основой для оценки доходности и риска, применяемых при
инвестировании в акции. В [7, 37] рекомендуется не отказываться от возможности использования сведений о доходности инвестиций в финансовые
активы (в том числе в ценные бумаги) как одного из альтернативных про-
ектов вложения средств в недвижимость.
Уравнение для нахождения нормы отдачи собственных средств по
модели CAPM имеет вид:
Y
= Yrf + β(Ym – Yrf), (3.12)
e
где Ye — норма отдачи на собственный капитал, Yrf — безрисковая норма
отдачи, Ym — среднерыночная доходность, β — показатель уравнения регрессии, он отражает показатель силы связи между вариацией факторного
160
признака Ym (доходность портфеля) и вариацией результативного признака
Y (доходность конкретной бумаги), т.е. отношение ковариации (Y, Ym) к
дисперсии (Ym).
Для использования модели САРМ необходимо иметь три входные
величины.
1. Безрисковый актив определяется как актив, относительно которого
инвестору с абсолютной определенностью известна ожидаемая доходность
для временного горизонта анализа.
2. Премия за риск является премией, запрашиваемой инвесторами за
инвестирование в рыночный портфель, включающий все рисковые активы на рынке, вместо инвестирования в безрисковый актив.
3. Коэффициент β, который определяется как ковариация актива, по-
деленная на дисперсию рыночного портфеля, измеряет риск, добавляемый
инвестицией к рыночному портфелю.
Таким образом, в модели оценки капитальных активов весь рыночный риск охватывается одним коэффициентом β, измеренным по отношению к рыночному портфелю, который, хотя бы теоретически, должен содержать все обращающиеся на рынке активы пропорционально их рыночной стоимости.
Перейти к общей норме отдачи можно согласно [37] по формуле:
Yо M×Ym + (1 – M) × (Ye – e) + o,
где e — темп роста части дохода, приходящегося на собственный капитал,
o — темп роста чистого операционного дохода, M — доля заемных
средств, Ym — норма отдачи заемных средств.
Для нахождения коэффициентов уравнения CAPM можно использовать формулы, представленные в таблице 3.36, или применить графический способ.
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]