Модель FCFE, премия за риск и опасные заблуждения
Все, кто профессионально работает на рынке ценных бумаг, так или иначе, сталкивался с этой красивой последовательность слов Free Cash Flow To Equity (свободный денежный поток на собственный капитал). Ах, так и хочется отдаться денежному потоку собственного капитала, устремляясь к свободе! Но не будем торопиться нырять в этот мутный водоворот. За красивыми словами, иногда скрывается довольно суровая действительность.
Чтобы докопаться до сути, предлагаю проделать следующий эксперимент. Для начала избавимся от этого навязчивого ощущения, что мы умеем предсказывать будущее на многие годы вперед. Максимальный срок, на который удается прогнозировать более-менее точно, это год. Да и то, события развиваются так не линейно, что бывает и годовые прогнозы оказываются очень далеки от реальности.
Из этого следует, что фаза экстраординарного периода роста (extraordinary growth period) длится только один год. Впрочем, если кто-то знает, какой будет цена на нефть через 5 лет, то, пожалуйста, увеличивайте эту фазу на столько, на сколько хватает провидческого таланта.
Мы же, простые смертные, остановимся на скромном годовом отрезке. Из этого следует, что основную стоимость (95-98%) у нас формирует фаза стабильного роста. ВВП США растет в среднем на 3% в год. Такие данные и введем в нашу модель.
И вот тут начинается самое интересное. Теперь нам нужно определиться со ставками. Модель предусматривает ставку riskfree (без риска) и т.н. премию за риск. Свободной от риска, как правило, считается ставка по десятилетним гособлигацим. Тут возражений нет. А вот насчет премии за риск, все гораздо сложнее. Обычно используют историческую доходность вложений в акции, полученную за счет роста котировок (с учетом реинвестирования дивидендов). Самое ранее упоминание (1993 год) этого подхода мне удалось найти в работе сотрудников небезызвестного Goldman Sachs:
К сожалению, мне не удалось найти первоисточники описания модели CAPM. Интересно, было бы выяснить, что авторы изначально закладывали в понятие «ожидаемая рыночная ставка доходности» (Rm).
Как бы то ни было, ниже будет показано, что это абсолютно неверный подход. По настоящему крупный капитал не играет на разнице котировок. Его, в первую очередь, интересует прибыль, которую способен генерировать покупаемый бизнес.
Таким образом, мы приходим к инверсии знаменитого P/E на E/P (прибыль/цена). Если P/E показывает, за сколько лет окупится приобретение актива, то E/P показывает доходность инвестиции в процентах.
Разница между E/P и свободной от риска ставкой и есть премия за риск. Введем это в модель. Нам очень повезло, что ФРС в свободное от печати денег время, публикует еще данные по американскому нефинансовому корпоративному бизнесу, начиная с 1945 года (отчет Z1). И благодаря этому мы имеем уникальную возможность протестировать модель FCFE, с указанными выше допущениями, на исторических данных:
Идеальное попадание! Это прямое доказательство того, что ключевым параметром в модели FCFE является именно E/P. Давайте проверим обратное. Введем в качестве премии за риск среднюю историческую доходность, как это обычно рекомендуется:
Как видно, изменение всего одного параметра привело к резкому искажению результата. Это значит, что когда аналитик «экспертным образом» вводит в модель премию за риск, он автоматически меняет «справедливую» цену актива. Чем выше он оценивает риск, тем ниже цена. Только проблема в том, что экспертные ощущения мало волнуют рынок. Как мы видим чуть выше, он оценивает премию за риск исключительно как разницу между ставкой по гособлигациям и E/P.
Следовательно, применение метода FCFE должно основываться на показателе E/P, в качестве меры премии за риск. Далее, в зависимости от прогностических талантов, уже имеет смысл расширять горизонт предполагаемого периода «экстраординарного роста» и дорабатывать модель соответствующим образом.
upd: В результате обсуждения понял, что не достаточно полно осветил аспекты связанные с премией за риск. Что постарался учесть в записи " Премия за риск"
Чтобы докопаться до сути, предлагаю проделать следующий эксперимент. Для начала избавимся от этого навязчивого ощущения, что мы умеем предсказывать будущее на многие годы вперед. Максимальный срок, на который удается прогнозировать более-менее точно, это год. Да и то, события развиваются так не линейно, что бывает и годовые прогнозы оказываются очень далеки от реальности.
Из этого следует, что фаза экстраординарного периода роста (extraordinary growth period) длится только один год. Впрочем, если кто-то знает, какой будет цена на нефть через 5 лет, то, пожалуйста, увеличивайте эту фазу на столько, на сколько хватает провидческого таланта.
Мы же, простые смертные, остановимся на скромном годовом отрезке. Из этого следует, что основную стоимость (95-98%) у нас формирует фаза стабильного роста. ВВП США растет в среднем на 3% в год. Такие данные и введем в нашу модель.
И вот тут начинается самое интересное. Теперь нам нужно определиться со ставками. Модель предусматривает ставку riskfree (без риска) и т.н. премию за риск. Свободной от риска, как правило, считается ставка по десятилетним гособлигацим. Тут возражений нет. А вот насчет премии за риск, все гораздо сложнее. Обычно используют историческую доходность вложений в акции, полученную за счет роста котировок (с учетом реинвестирования дивидендов). Самое ранее упоминание (1993 год) этого подхода мне удалось найти в работе сотрудников небезызвестного Goldman Sachs:
К сожалению, мне не удалось найти первоисточники описания модели CAPM. Интересно, было бы выяснить, что авторы изначально закладывали в понятие «ожидаемая рыночная ставка доходности» (Rm).
Как бы то ни было, ниже будет показано, что это абсолютно неверный подход. По настоящему крупный капитал не играет на разнице котировок. Его, в первую очередь, интересует прибыль, которую способен генерировать покупаемый бизнес.
Таким образом, мы приходим к инверсии знаменитого P/E на E/P (прибыль/цена). Если P/E показывает, за сколько лет окупится приобретение актива, то E/P показывает доходность инвестиции в процентах.
Разница между E/P и свободной от риска ставкой и есть премия за риск. Введем это в модель. Нам очень повезло, что ФРС в свободное от печати денег время, публикует еще данные по американскому нефинансовому корпоративному бизнесу, начиная с 1945 года (отчет Z1). И благодаря этому мы имеем уникальную возможность протестировать модель FCFE, с указанными выше допущениями, на исторических данных:
Идеальное попадание! Это прямое доказательство того, что ключевым параметром в модели FCFE является именно E/P. Давайте проверим обратное. Введем в качестве премии за риск среднюю историческую доходность, как это обычно рекомендуется:
Как видно, изменение всего одного параметра привело к резкому искажению результата. Это значит, что когда аналитик «экспертным образом» вводит в модель премию за риск, он автоматически меняет «справедливую» цену актива. Чем выше он оценивает риск, тем ниже цена. Только проблема в том, что экспертные ощущения мало волнуют рынок. Как мы видим чуть выше, он оценивает премию за риск исключительно как разницу между ставкой по гособлигациям и E/P.
Следовательно, применение метода FCFE должно основываться на показателе E/P, в качестве меры премии за риск. Далее, в зависимости от прогностических талантов, уже имеет смысл расширять горизонт предполагаемого периода «экстраординарного роста» и дорабатывать модель соответствующим образом.
upd: В результате обсуждения понял, что не достаточно полно осветил аспекты связанные с премией за риск. Что постарался учесть в записи " Премия за риск"