и предсказанной прибылью на следующий квартал, в процентном выражении меньше в прогнозах аналитиков, чем в прогнозах, основанных на исторических данных. Два других исследования пролили свет на стоимость прогнозов аналитиков. Кричфилд, Дикман и Лаконишок (Crichfield, Dyckman and Lakonishok, 1978) исследовали относительную точность прогнозов в «Earnings Forecaster», издании Standard & Poor’s. Были подытожены прогнозы относительно доходов для более чем 50 инвестиционных фирм. Исследователи измерили квадратичные ошибки прогнозов прибыли по месяцам года и вычислили отношение ошибки предсказания аналитиков к ошибке, вытекающей из модели временных рядов. Они обнаружили, что модели временных рядов в период с апреля по август действительно обеспечивают более эффективные предсказания, чем аналитики, но менее эффективные – в период с сентября по январь. Они объяснили это тем, что в последней части года аналитики получают доступ к большему объему информации, имеющему отношение к фирмам. В другом исследовании, проведенном О’Брайеном (O’Brien, 1988), сравнивались согласованные прогнозы аналитиков, предоставляемые организацией Institutions Brokers Estimate System (I/B/E/S), с прогнозами на основе временных рядов на 1–4 квартала вперед. Прогнозы аналитиков превосходили прогнозы, сделанные на основе модели временных рядов для сроков 1–2 квартала, были столь же эффективны для периода в 3 квартала и менее эффективны на отрезке в 4 квартала. Таким образом, преимущество, полученное аналитиками от информации, которая имеет отношение к конкретным фирмам, по-видимому, скрадывается при расширении временного горизонта прогнозов.

При оценке большее внимание уделяется долгосрочным темпам роста прибыли, чем прибыли следующего квартала. Когда срок прогноза достигает трех или пяти лет, практически нет оснований, позволяющих предполагать, что аналитики предоставляют более качественные прогнозы прибыли. В раннем исследовании, проведенном Крэггом и Мэлкилом (Cragg and Malkiel), сравнивались долгосрочные прогнозы, выполненные в 1962 и 1963 гг. пятью фирмами, которые занимаются управлением инвестициями, с фактическим ростом свыше трех последующих лет. Они пришли к заключению, что аналитики не проявили должной прозорливости в долгосрочных предположениях. Данная точка зрения оспаривалась Вандером Вейде и Карлетоном (Vander Veide and Carleton, 1988), которые обнаружили, что согласованный прогноз пятилетнего роста в I/B/E/S превосходит показатели роста, ориентированные на исторический рост, в предсказании будущего роста. Существует интуитивная основа для аргументации в пользу того, что предсказания аналитиками темпов роста могут оказаться лучше, чем модели временных рядов или другие модели, основанные на исторических данных, поскольку они используют больший объем информации. Однако факты говорят о том, что это преимущество в предсказаниях на удивление мало для долгосрочных прогнозов, а прошлые темпы роста играют существенную роль в создаваемых аналитиками прогнозах.

Сделаем итоговое замечание. Как правило, аналитики предсказывают прибыль на акцию, и большинство агентств публикует эти оценки. При оценке фирмы вам необходимы предсказания операционного дохода и роста прибыли на акцию, которые обычно не эквивалентны росту операционного дохода. Как правило, темпы роста операционного дохода оказываются ниже, чем темпы роста прибыли на акцию. Таким образом, даже если вы решили использовать прогнозы аналитиков, то вам придется корректировать их для отражения потребностей в предсказании роста операционного дохода.

Как использовать прогнозы аналитиков при оценке будущего роста?

Информация, содержащаяся в темпах роста, которые оценены другими аналитиками, может и должна быть включена в оценку ожидаемого роста в будущем. Значение, придаваемое прогнозам аналитиков при оценке будущего роста, определяют четыре фактора:

1. Объем недавней информации о фирме. Предсказания аналитиков имеют преимущество над моделями, основанными на исторических данных, поскольку они включают более свежую информацию о фирме и ее перспективах. Данное преимущество, как правило, больше в отношении фирм, переживших в недавнем прошлом значительные изменения в менеджменте или условиях бизнеса, например, реструктуризацию или влияние изменений в государственной политике, относящейся к основному виду деятельности фирмы.

2. Число аналитиков, отслеживающих акции. Вообще говоря, чем больше число отслеживающих акции аналитиков, тем более информативен их согласованный прогноз и тем большее значение следует придавать ему в анализе. Информационный выигрыш от наличия большего числа аналитиков несколько уменьшается из-за того, что большинство аналитиков, как точно установлено, не действует независимо, поэтому наблюдается сильная корреляция между оценками ожидаемой аналитиками прибыли.

3. Степень несогласия между аналитиками. Хотя согласование темпов роста прибыли при оценке полезно, степень несогласия между аналитиками, измеренная посредством стандартного отклонения прогнозов роста, также является важной мерой надежности и согласованности предположений. Гиволи и Лаконишок (Givoly and Lakonishok) обнаружили, что дисперсия прибыли коррелирует с другими мерами риска, такими как коэффициент бета, и оказывается хорошим инструментом при оценке ожидаемой прибыли.

4. Компетентность аналитиков, отслеживающих акции. Эту переменную труднее всего выразить в количественной форме. Одна из мер качества – это величина ошибки предположений аналитиков, которые отслеживают акции, по отношению к моделям, привлекающим только исторические данные. Чем меньше относительная ошибка, тем большие веса следует придать предсказаниям аналитиков. Другая мера – это влияние оценок аналитиков на цены акций. Чем более информативно предсказание, тем большее влияние оно оказывает на цены. Некоторые доказывают, что при акценте на согласованные прогнозы упускается из виду то обстоятельство, что предсказания некоторых аналитиков более эффективны по сравнению с предсказаниями других, поэтому их прогнозы должны быть отделены от предположений их коллег и взяты с большим весом.

Прогнозы аналитиков могут оказаться полезными при прогнозировании темпов роста фирм, но опасно слепо следовать согласованным предсказаниям. Аналитики часто совершают серьезные ошибки, прогнозируя прибыль, отчасти из-за их зависимости от одних и тех же источников данных (которые могут быть ошибочными или обманчивыми), а отчасти из-за того, что они иногда упускают из виду существенные сдвиги фундаментальных характеристик фирмы. Секрет успешной оценки часто лежит в раскрытии несогласованности между предполагаемым аналитиками ростом и фундаментальными показателями фирмы. Более подробно эта связь изучается в следующем разделе.

ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЕ ДЕТЕРМИНАНТЫ РОСТА

В случае как исторических, так и аналитических оценок рост является экзогенной переменной, влияющей на стоимость, но он стоит особняком от операционных характеристик фирмы. Самый здравый способ включения роста в стоимость – это придание ему экзогенного характера (т. е. необходимо превратить его в функцию объема реинвестирования фирмы в будущий рост и качества этих реинвестиций). Данный раздел начинается с обсуждения связи между фундаментальными показателями и ростом дохода на собственный капитал, а затем мы перейдем к обсуждению факторов роста операционного дохода.

Рост доходности собственного капитала

При оценке денежных потоков на собственный капитал мы обычно начинаем с оценки чистой прибыли, если оцениваем собственный капитал в целом, или прибыли на акцию – если оцениваем долю собственного капитала, приходящуюся на акцию. Данный раздел начинается с представления фундаментальных показателей, определяющих ожидаемый рост прибыли на акцию, а затем в нем рассматривается расширенная версия модели, созданной для изучения роста чистой прибыли.

Рост прибыли на акцию. Простейшее