logo
Детерминанты

Методология определения детерминантов мультипликаторов.

В большинстве исследований, посвященных детерминантам рыночных мультипликаторов, применяется регрессионный анализ, и итоговая модель строится на базе модели дисконтированных дивидендов, формулируемая следующим образом:

, (1)

где P, E, D, g и k, показывают, соответственно, цену акций, доходность на одну акцию за период, объявленые дивиденды, рост EPS, ставку дисконтирования.

Данная модель преобразуется в линейную или лог-линейную модель зависимости мультипликатора PE от базовых фундаментальных показателей: выплаты дивидендов, роста прибыли, риска для моделей на уровне фирмы. В агрегированных моделях используется норма выплаты дивидендов, а вместо индивидуального роста применяется рост ВВП, также добавляется безрисковая ставка. Существую и исследования, где данная модель адаптируется и для других мультипликаторов (Sehgal et al., 2009). Помимо базовых показателей, в модели могут включаться и другие детерминанты, такие как размер компании, индекс уверенности потребителей и др. Исходя из формулы (1), нетрудно установить ожидаемое влияние базовых детерминантов на мультипликаторы. Риск оказывает негативное влияние, так как инвестиции в более рисковые компании требуют вознаграждения для инвестора. Выплата дивидендов, трактуемая как положительный сигнал о состоянии фирмы, оказывает положительное влияние на мультипликатор. Такое же влияние оказывает ожидаемый рост прибыль, являясь благоприятным сигналом.

В более ранних исследованиях применялся портфельный подход (Beaver et al. (1978), Fairfield et al. (1993)), предполагающий формирование портфелей акций на основе ранжированных значений мультипликаторов, расчет доходности по стратегии «купи и держи» («buy and hold») и проведение корреляционного анализа и других тестов.

В процессе оценки детерминантов мультипликаторов, исследователи сталкиваются с рядом методологических вопросов:

  1. Тип мультипликатора: PE, PB и др. Способ его учета. В исследованиях детерминантов мультипликаторов в качестве зависимых переменных могут использоваться их обратные значения. Это позволяет избежать проблем, возникающих, когда значения прибыли на акцию близки к нулю, то есть появляются выбросы. (Nikbakht et al., 1998, Musumeci et al., 2011, Deaves et al., 2008, Beaver et al., 1978). Возможно проведение корректировок мультипликаторов. Так, как правило, осуществляется корректировка на дробление акций, выплату дивидендов или выпуск прав, то есть на операции, влияющие на капитализацию (Fairfield et al. (1993), Sehgal et al.(2009)). Также традиционная практика состоит в исключении компаний с отрицательными значениями мультипликаторов(Fairfield et al. (1993), Sehgal et al.(2009)). В целом, показатель прибыли не всегда адекватен из-за политики управления прибылью, применяемой компаниями (Deaves et al., 2008)

  2. Ранжирование по мультипликатору. Многие авторы используют рэнкинги рассматриваемых ценных бумаг по мультипликаторам и при тестировании гипотез анализируют группы ценных бумаг с самыми высокими и самыми низкими значениями мультипликаторов (Fairfield et al., 1993). Однако, по мнению некоторых авторов1, при ограниченном количестве наблюдений, ранжирование может привести к сокращению статистической мощности модели.

  3. Прокси-переменная риска. Показатель β (Fairfield et al., 1993) или стандартное отклонение прибыли (прибыли на одну акцию) фирмы (Nikbakht et al., 1998; Sehgal et al., 2009) .

  4. Прокси-переменная роста прибыли. Рост прибыли может определяться из модели линейного тренда (Nikbakht et al., 1998) или как совокупный годовой рост показателя EPS за все периоды (Sehgal et al., 2009)

  5. Прокси-переменная размера. В исследовании Sehgal et al.(2009) в модель включается показатель размера- рыночная капитализация компании, который отвечает за все неучтенные исследователями факторы, в частности, и эффект размера2.

  6. Чувствительность к рыночным условиям. Поведение мультипликаторов в периоды подъемов и спадов на рынке может быть качественно разным. Тестирование этой гипотезы осуществляется с помощью простой линейной регрессионной модели зависимости мультипликатора от дамми-переменной на подъем и спад рынка. Рыночные условия определяются исходя из соотношения среднегодовой рыночной доходности в рассматриваемом периоде и среднегодовой рыночной доходности за все анализируемые годы. (Sehgal et al., 2009)

  7. Метод анализа связи мультипликатора и детерминантов. В межвременном контексте (Shamsuddin et. al., 2004), перекрестный (Nikbakht et al., 1998; Sehgal et al., 2009) или с учетом обоих аспектов (Ramcharran, 2002). Также, анализ может проводиться на агрегированном уровне или на уровне фирмы.

Далее рассмотрим исследования, в которых производится эмпрический анализ детерминантов различных мультипликаторов.