Метод оценки на основе регрессионного моделирования

Прочие методы оценки стоимости предприятия

Прочие методы по своей сути представляют собой рыночные направления оценки стоимости предприятия, которые представляют собой построение факторных экономико-математических моделей.

Факторные модели могут быть основаны на предположении, что стоимость ценных бумаг испытывает воздействие со стороны определенных переменных факторов, причем в компании родственных ценных бумаг, например, акций компаний одной отрасли, это воздействие одинаковое.

Наряду с наличием наиболее значимых факторов, влияющих на величину стоимости предприятия (или акции), существуют и менее значимые факторы, связанные с исследуемым показателем.

Нахождение, оценка и анализ связей, идентификация объясняющих переменных, построение формул зависимости и оценка их параметров – основные этапы построения факторных моделей.

Линейная регрессия получила широкое распространение в экономических науках. На фондовом рынке линейная регрессия получила распространение благодаря работам американского экономиста Бара Розенберга, специалиста по эконометрике в области финансов.

Построение факторной модели состоит их четырех этапов:

1. Сбор данных и их проверка.

2. Выбор факторов.

3. Построение модели.

4. Проверка значимости модели.

Сбор данных и их проверка. При построении факторной модели для расчета стоимости предприятий одной из основных задач является определение места, занимаемого российскими предприятиями в рамках мирового рынка производства продукции или услуг, позволяющего избежать неосновательного занижения цены в связи с особенностями российской экономики. Основной критерий отбора: компании представляют собой акционерные общества или корпорации, акции которых имеют свободное обращение на основных торговых площадках мирового фондового рынка.

Выбор факторов. Выбор факторов определяется предварительным анализом факторной модели на основе экспертных оценок. Для грамотного определения факторов необходимо провести тщательное предпроектное обследование анализируемой отрасли.

Построение модели. В общем случае модель линейной регрессии имеет вид:

Y = α + β₁x₁ +...+β_nx_n + ε, (3.19)

где α – константа;

Y – вектор объясняемых (зависимых) переменных;

β – коэффициенты модели, веса или параметры;

X – вектор объясняющих (независимых) переменных;

ε – вектор регрессионных остатков.

Проверка значимости данных. Для проверки значимости модели проводится ряд статистических тестов, позволяющих определить значимость построенной модели. Основными тестами являются:

- расчет коэффициентов стандартной ошибки и t -статистики (критерий Стьюдента);

- регрессивная статистика; в рамках этой статистики вычисляется критерий R -квадрат, нормированный R -квадрат и стандартная ошибка наблюдений;

- дисперсионный анализ, суть которого сводится к вычислению критерия Фишера (F -статистика) для полученной модели;

- анализ остатков и их графика.

Несмотря на существующий в России экономический и финансовый кризис, у предприятий одной отрасли во всем мире имеется ряд основных взаимосвязанных показателей, характеризующих различные стороны деятельности предприятия. Такими показателями являются: рыночная капитализация, чистая прибыль, кредиторская и дебиторская задолженность, оборотные активы, валюта баланса, выручка от реализации.

Отраслевые особенности бизнеса определяют конкретный перечень наиболее значимых факторов. Так, ЗАО «Агентство Руспромоценка» для определения стоимости предприятия на основе регрессионного моделирования, провела выборку из 33 компаний нефтедобывающей и нефтеперерабатывающей отрасли. Основным критерием отбора являлись фирмы, акции которых имеют свободное обращение на основных торговых площадках мирового фондового рынка. Выполнив все этапы разработки модели, была получена итоговая многофакторная регрессионная модель для оценки рыночной капитализации предприятия следующего вида:

(3.20)

где СП₁₀ – стоимость предприятия;

Д.З. – дебиторская задолженность;

О.А. – оборотные активы;

А – все активы;

В – выручка от реализации.

В отдельных случаях возможно включение в регрессионную модель наряду с внутренними факторами и отдельных факторов внешней среды, связанных с прогнозируемым изменением конъюнктуры товарного и финансового рынка, ожидаемым изменением форм государственного регулирования хозяйственной деятельности предприятия, характером предстоящего изменения отдельных макроэкономических показателей и других.

Преимуществом регрессионного моделирования стоимости целостного имущественного комплекса является отбор для оценки наиболее значимых факторов с позиций оценщика, а соответственно более высокая точность ожидаемых результатов расчета. Недостатками же этого метода являются его высокая трудоемкость и сложность, определяющие соответствующие требования к квалификации исполнителей.

Дата добавления: 2017-02-01