?

Log in

No account? Create an account

Начало тут.

7. Стоимость привлечения заемного капитала или Cost of Debt.

До сего момента речь шла только о влиянии долговых инструментов на к-т бета(Levered beta) и уровень риска/доходности компании. Теперь поговорим о стоимости привлечения данного вида капитала. Иными словами, по каким ставкам компания может размещать(а инвесторы - покупать) долговые инструменты, с учетом всех рисков. Для оценки этого значения(мы будем называть его Cost of Debt или стоимостью привлечения заемного капитала), Дамодаран суммирует три числа:

  1. Значение безрисковой ставки, т.е. ставки по 10-летним казначейским облигациям США, сейчас 2.68%
  2. Риск долговых инвестиций для конкретной страны, это может быть значение CDS-спреда между долгосрочными государственными облигациями страны и казначейскими облигациями США или то же самое, но уже на основе рейтинга страны и усреднения CDS по рейтингу, я про это писал в пункте 5. Данные можно найти в табличке выше, название колонок: "Sovereign CDS, net of US" или "Rating-based Default Spread". Для России на конец февраля 2019 года эти значения будут 1.45% и 2.48%, соответственно.
  3. Риск долговых инвестиций для конкретной компании, его можно определить вот по этой табличке Дамодарана, исходя из рейтинга облигаций компании. Здесь можно скачать эти же данные в виде файла. Для компании с рейтингом облигаций Baa2/BBB, сейчас значение слагаемого составляет 2.0%.

Просуммируем эти 3 числа, для двух вариантов расчета премии за риск для российских государственных облигаций: 2.68%+1.45%+2.0% = 6.13% и 2.68%+2.48%+2.0% = 7.16%. Как я написал выше, полученная величина будет называться стоимостью привлечения заемного капитала(Cost of Debt). Примерно оценить - насколько это соответствует действительности, можно из отчета Russian Eurobond statistics от PWC за 2016-2017 год. Ниже - картинка с размещениями облигаций нашими корпоративными заемщиками, нарисована доходность в зависимости от срока до погашения:

Если оценить распределение доходностей, то для 10-летних облигаций доходность оказалась бы в районе 5-6%. Так получилось, что методика Дамодарана с суммированием 3-х доходностей дала несколько завышенную стоимость привлечения заемного капитала.

Но это еще не всё, для большинства стран мира платежи по долговым инструментам вычитаются из полученной доналоговой прибыли. Поэтому, фактическая стоимость привлечения заемного капитала становится ниже, т.к. всё равно эти деньги компании заплатили бы государству в виде налогов на прибыль, подробнее можно почитать здесь. В результате, фактическая стоимость привлечения заемного капитала становится следующей: After-Tax Cost of Debt = Pre-Tax Cost of Debt * (1 - Tax Rate) или Ставка по долговым инструментам после налогов = Ставка по долговым инструментам до налогов * (1 - Ставка налога). Например, если ставка по корпоративным облигациям составляет 6%, а ставка налога на прибыль - 20%, то фактическая стоимость заимствования для компании будет уже: 6*(1-0.2) = 4.8%. В большинстве случаев под стоимостью обслуживания долга(или Cost of Debt), я буду иметь в виду именно After-Tax Cost of Debt.

Читать далее...Collapse )

Как широко известно, фундаментальный анализ компаний - занятие крайне бесперспективное, так как ведет только к потерям времени и капитала. Тем не менее, рискуя быть недостаточно мудрым, безоговорочно поверив в непреложные истины, я всё-таки попробую немного написать на данную тему. Побудило меня к этому, вероятно, бесполезному графоманству следующее:

  • Даже пассивному инвестору, формирующему портфель на основе "широких" индексных фондов акций, может быть полезно опуститься на уровень чуть ниже, понять базовые принципы работы компаний и методы оценки их работы. Используя аналогию с водителем и автомобилем, по большому счету простому автолюбителю не обязательно знать, что там у него под капотом и как это всё хозяйство в целом устроено. Достаточно просто выяснить - в какую горловину, и какую жидкость надо заливать. :-) Тем не менее, я нахожу весьма полезным ознакомиться с общими принципами функционирования автомобиля, работы двигателя и т.д. Тогда самые простые вещи по его обслуживанию можно будет делать самостоятельно или, по крайней мере, не попасть на "развод" при обслуживании машины в автосервисе.
  • В русскоязычной части интернета я не так много встречал интересных фундаментальных вещей, даже на уровне оценок и текстов, подготовленных инвестиционными компаниями. Я, конечно, поиском такого рода материалов специально не занимался, но тем не менее... Попадается всё больше оценок примерно на уровне: у этой компании низкое значение P/E или P/B, поэтому мы её включаем в инвестиционный портфель. Всё-таки с момента написания "Разумного инвестора" прошло уже много времени, и руководствоваться исключительно его принципами, по-моему, сейчас недостаточно.
  • Как я сам уже не раз убеждался, сам процесс написания текстов очень хорошо способствует усвоению прочитанного материала и замечательно структурирует все новые знания в голове. Так что, можно сказать, я пишу это всё для себя самого. :-) Опять же, потом будет легко найти необходимые вещи, если вдруг они понадобятся... :-)

С обоснованием целей написания, пожалуй, можно закончить, поэтому, приступим непосредственно к самому процессу. Всё далее изложенное будет базироваться на основе прочитанных мною книг и постов из блога известного специалиста по инвестиционной оценке всего на свете :-) Асвата Дамодарана. Также у него на сайте есть отличная подборка необходимых данных, вот она.

Читать далее...Collapse )

Несколько интересных картинок из статьи Has Value Investing Gone Out of Style? Первая картинка, 10-летняя скользящая разность среднегодовых доходностей портфелей роста и стоимости. Акции отобраны на основе мультипликатора P/B, в каждый из портфелей - по 30% из общего списка акций, портфели взвешены на основе капитализации компаний:

Что мы имеем:

  • Декада, которая закончилась в сентябре 2018 года - худшая из всех.
  • В 616-ти из 679 10-летних периодов, с 1926 по конец 1992 года, дешевые акции превосходили дорогие в среднем больше чем на 5% в год.

Теперь перейдем к 2-индексам, взвешенным по капитализации: обычному "широкому" Russell 1000 Index и стоимостному Russell 1000 Value Index. Если сравнить их по весу секторов, то окажется, что в среднем за последние 10 лет стоимостной индекс имел примерно на 11% большую аллокацию на финансовый сектор(Financials), и на 10% меньшую - на IT(Information Technology), чем обычный "широкий" Russell 1000. Вот полная картинка с разностью весов по секторам(Russell 1000 Value минус Russell 1000):

Что это в результате дало, если сравнивать отдельно 2 этих сектора и индексы целиком:

В левой части таблицы, под заголовком Average Sector Weights - веса секторов в соответствующих индексах; в правой, под заголовком Total Return - среднегодовая(за последние 10 лет) номинальная доходность секторов и индексов целиком. Как видно из таблички(последняя стока), за последние 10 лет индекс Russell 1000 опережал индекс Russell 1000 Value на 2.1% в год. При этом, 0.83% из этих 2.1% - вклад в доходность только сектора IT. Ну, и если смотреть разность доходностей между одним и тем же сектором, но в разных индексах, то она получается не такая большая, несмотря на отличающиеся принципы отбора акций в сами индексы, и соответственно, в сектора. Таким образом, вес сектора в индексе - один из ключевых элементов, влияющих на общую доходность. Если мы ставим на акции стоимости, то, прежде всего, это ставка на финансовый сектор против сектора IT, при сохранении текущей аллокации индексов на сектора.

Почему в секторе IT такие высокие значения мультипликатора P/B, частично объясняется вот этим.

Так начинается название статьи авторов из Research Affiliates(RA), вот полное название и ссылка на статью: Alice’s Adventures in Factorland: Three Blunders That Plague Factor Investing. Статья слишком большая для перевода, так что напишу сюда самые интересные вещи, с краткими пояснениями.

Во-первых, интересно влияние инвестиционных исследований на последующую доходность факторов. В статье есть любопытный график, про который я напишу небольшое пояснение. На графике - общая статистика, как работают факторные портфели до и после публикации научных статей, в которых эти факторы описывается. Т.е. до и после того, как инвестиционное сообщество узнает об их существовании. Ниже приведен усредненный результат вложения $1 в портфели на базе 46 известных науке факторов, за 10 лет до(по оси Х - диапазон от -10 до 0) и 10 лет после(по оси Х - диапазон от 0 до 10) публикации статьи. Соответственно, точка 0 - точка публикации статьи. Для того, чтобы рыночный доход не оказывал влияние, сначала из доходности портфеля исключается рыночная составляющая(на основе регрессии CAPM), т.е. рассчитывается остаточный доход(за вычетом рынка) для каждого из факторов. На основе этого остаточного дохода и показан общий прирост инвестированного $1.

Читать далее...Collapse )

Несколько интересных картинок, как обычно сохраню у себя в ЖЖ для дальнейшего удобства поиска. Ну, может кому-то еще тоже будет интересно. :-)

Первая пара картинок - структура рынка акций США с разбивкой по секторам, данные представлены аж с 1800 года. Нашел здесь.

и отдельно временные срезы на 1900 и 2018 годы, наглядно показаны изменения за 100+ лет:

Вторая пара - кто владеет американскими акциями и публичными долговыми бумагами(государственными, муниципальными, корпоративными). Данные отсюда.

Как сильно многое поменялось даже за несколько последних десятилетий, не говоря уже про столетия... :-)

Хочу еще разок вернуться к посту профессора Дамодарана с его оценкой рынка акций США, про неё я писал у себя в ЖЖ в самом начале года(здесь). Для наглядности, продублирую картинку оттуда еще разок:

Буквально пара слов о смысле этих расчетов. С точки зрения теории(и практики :-) ) DCF(Discounted Сash Flow) aka Дисконтирование Денежных Потоков, текущая стоимость акции должна быть равна сумме всех денежных платежей, генерируемых этой акцией, начиная с текущего момента и заканчивая бесконечно-удаленным будущим. Всё было бы хорошо, вот только с точки зрения житейской и экономической логики, деньги, которые получены сегодня, более ценны для нас чем те, которые мы получим завтра. Оно и понятно, текущий кэш можно весело и с пользой потратить уже сейчас, а вот "завтрашние" деньги можно потратить только завтра(ну или послезавтра, для особо терпеливых :-)). Поэтому, все будущие денежные потоки мы будем суммировать не по своему номиналу, а с некоторой уценкой или дисконтом. Чем более отдаленным будет это условное будущее, тем больше будет дисконт. Такое вот суммирование денежных потоков можно записать формулой:

где CFt - денежный поток в момент времени t; r - ставка дисконтирования(уценки) для денежного потока.

Формула эта очень простая, однако, есть один важный практический нюанс для её использования: суммировать потоки до бесконечности - крайне утомительно :-). Поэтому, мы разобьем формулу на 2 части:

В первой части мы в явном виде просуммируем потоки до некого момента времени N, а начиная с момента N вычислим некое терминальное значение(Terminal Value), дисконтируем его по ставке (1+r)^N и добавим к предыдущей сумме уже дисконтированных денежных потоков. Для вычисления этого Terminal Value используется модель Гордона, про которую я раньше писал у себя в ЖЖ. Исходя из неё, Terminal Value = CFN+1 / (r - g), где CFN+1 - денежный поток в момент времени N+1; r - ставка дисконтирования; g - темп прироста денежного потока, он будет постоянным.

Читать далееCollapse )

Традиционно, обновил данные по семейным расходам и, соответственно, посчитал заново "семейную инфляцию" по итогам 2018 года. Вот здесь можно посмотреть - с чего всё начиналось. Ниже, обновленный график семейных ИПЦ(CPI), а также ИПЦ(CPI) Росстата на конец 2018 года:

ИПЦ(личный и росстатовский)

Буквально несколько слов о самом графике и методике его построения. Как видно, учет семейных расходов мы ведем с 2008 года. За это время крупных покупок у нас не было, так что расходы в первом приближении можно назвать однородными. Дополнительно, как и в прошлый раз, я выкинул из рассмотрения траты на турпоездки, из-за общих непостоянных расходов, связанных с ними. Кроме того, чтобы сгладить волатильные ежемесячные расходы и учесть некоторую их сезонность, я буду рассчитывать простую скользящую среднюю(SMA) расходов за 12 месяцев. Ну и, наконец, чтобы сравнить семейные расходы с ИПЦ Росстата(так сказать, привести их к одному знаменателю), такую же 12-ти месячную скользящую среднюю я буду рассчитывать и там. За точку отсчета по оси Х взят июль 2009 - первый месяц, когда можно посчитать все SMA. Соответственно, по оси Y это будет 100. Все скользящие средние будут идти из этой точки, на графике они показаны толстыми линиями. Тонкими линиями обозначены сами ежемесячные расходы, визуально можно оценить их волатильность. :-) Отдельно выделена категория "Продукты, Хозтовары", как вероятно, самая значимая из всех. Общие расходы(т.е. "ВСЁ без ТурПутевок") включает в себя и расходы на "Продукты, Хозтовары", но не включает расходы на турпоездки. С описанием, пожалуй, и всё.

Теперь про сами данные. Среднегодовые темпы роста усредненных 12-ти месячных семейных расходов с июля 2009 по декабрь 2018 в категории "ВСЁ без ТурПутевок" составили 7.3%, отдельно в категории "Продукты, Хозтовары" - 8.9% в год. За это время такой же ИПЦ Росстата с усреднением за 12 месяцев рос в среднем на 7.2% в год. Как видно из графика и расчетов, семейные расходы растут примерно так же, как официальный ИПЦ(даже временами от него немного отстают, а потом нагоняют отставание). А вот расходы на "Продукты, Хозтовары" растут быстрее официальной инфляции.

Как обычно, краткие итоги года для данного проекта, начатого еще 2011 году. Предыдущие результаты можно найти у меня в ЖЖ по тэгу asset allocation.

Ниже приведена доходность портфелей, построенных на базе ETF для старого (½DBO+½BNO) и нового(1/3DBO+1/3BNO+1/3XOP) энергетических индексов(причина замены индекса изложена здесь), без учета налогов и комиссий брокера, но с учетом реинвестирования дивидендов.

В долларах США:

Номинальная среднегодовая доходность(CAGR) портфелей за 7 лет(2012-2018), с использованием старого(в скобках-нового) энергетического индекса, составила от 1.8% до 3.4%(от 2.0% до 3.6%). Реальная(с поправкой на инфляцию США) среднегодовая доходность за этот же период получилась от 0.2% до 1.8%(от 0.4% до 2.0%). Падение рынков во второй половине года прилично подкосило доходность, если бы оно не случилось, то реальная среднегодовая доходность была бы на уровне от 3% до 4% для большинства портфелей.

Номинальная среднегодовая доходность основных модельных портфелей GROWTH(1)+EM и BALANCED(1)+EM за 7 лет, с использованием старого(в скобках-нового) энергетического индекса, составила 1.9%(2.4%) для GROWTH и 2.7%(2.9%) для BALANCED. Реальная среднегодовая доходность получилась 0.3%(0.8%) и 1.1%(1.3%), соответственно. Опять же, если бы падения рынков не случилось, то реальная среднегодовая доходность портфелей была бы в районе 3% годовых.

Традиционно, хочется обратить внимание на энергетический индекс Всемирного Банка, который используется для модельных портфелей и его практическую реализацию в виде ETF. По итогам 2018 года, индекс World Bank Energy снизился на 7%, что значительно меньше снижения по нефтяным ETF(DBO, BNO). Оно составило около 17%. Я полез разбираться в исходных данных, которые публикует Всемирный Банк и выяснил, что основная причина умеренного снижения индекса - приличный рост цен на природный газ, а также стабильные цены на уголь. Хотя вес этих составляющих в индексе World Bank Energy относительно невелик, всего 15%, но этого было достаточно, чтобы смягчить падение индекса. Еще хочется отметить более сильное снижение акций энергетических компаний(ETF XOP - SPDR S&P Oil&Gas Exploration&Production) по сравнению с ценами на нефть. ETF XOP по итогам 2018 года снизился почти на 29%, это дополнительно оказало негативный эффект на доходность нового энергетического индекса, в котором используется данный фонд. Ну, будем ждать ускоренного его восстановления... :-)

Результаты инвестирования 1 доллара США в портфели, построенные на основе ETF, с ежегодной ребалансировкой (номинально, реально, для 2-х реализаций энергетического индекса):

 

 

В рублях РФ, с пересчетом по обменному курсу ЦБ:

Номинальная среднегодовая доходность(CAGR) портфелей за 7 лет(2012-2018), с использованием старого(в скобках-нового) энергетического индекса, составила от 13.7% до 15.4%(от 13.9% до 15.6%). Реальная(с поправкой на инфляцию РФ) среднегодовая доходность за этот же период получилась от 6.2% до 7.9%(от 6.4% до 8.1%). Для сравнения, простое вложение денег в доллар США на этом же интервале приносило 11.6% в год номинально и 4.3% в год - реально.

Номинальная среднегодовая доходность основных модельных портфелей GROWTH(1)+EM и BALANCED(1)+EM за 7 лет, с использованием старого(в скобках-нового) энергетического индекса, составила 13.7%(14.2%) для GROWTH и 14.6%(14.9%) для BALANCED. Реальная среднегодовая доходность получилась 6.3%(6.8%) и 7.1%(7.4%), соответственно. Кстати, если бы падения рынков в не произошло, то реальная доходность этих портфелей оказалась бы на уровне 10% годовых.

Результаты инвестирования 1 рубля в портфели, с ежегодной ребалансировкой (номинально, реально, для 2-х реализаций энергетического индекса):

 

 

Более подробную информацию о доходности портфелей можно найти здесь.

В начале каждого года Асват Дамодаран публикует у себя в блоге материалы об оценке финансовых рынков. Начинает он обычно с рынков акций США, вот его первый пост за 2019 год с такой оценкой: January 2019 Data Update 1: A reminder that equities are risky, in case you forgot!. Он напоминает, что акции - рискованны, для тех, кто об этом забыл. :-)

Из интересного, традиционно Дамодаран вычисляет "встроенную" ожидаемую доходность акций(Implied Expected Return on Stocks) и "встроенную" премию за риск по акциям(Implied ERP, Implied Equity Risk Premium). Implied ERP, в 2-х словах, это ожидаемая дополнительная доходность акций сверх безрисковой ставки(в данном случае - доходности 10-летних казначейских облигаций):

Как видно из расчетов, ожидаемая доходность акций на начало года составляет 8.64% годовых, а ERP - 5.96% годовых. Еще из интересного, можно прикинуть доходность акционера. За 12 месяцев 2018 года в виде дивидендов и байбеков было выплачено $136.65 на одну условную акцию S&P500. Если соотнести эту величину со значением индекса на начало 2019 года(2506.85), то получим доходность акционера равную 5.45%, совсем неплохо. Для нашего рынка я такую доходность(в виде дивидендов) оцениваю сейчас примерно в 5-6%. Получается, что доходности вполне сравнимы.

Текущая "встроенная" в американские акции ERP, по историческим меркам достаточно высокая, она находится выше исторических средних:

По этому параметру акции сейчас не кажутся излишне дорогими. Тем не менее, в конце своего поста Дамодаран приводит ожидаемые риски для акций, которые связаны с возможной рецессией, высокими ставками, уменьшением выплат из прибыли и т.д. Ну, всё как обычно... ;-)

В заключении, табличка со сравнением параметров оценки рынка на начало 2018 и 2019 годов. Чисто для информации, как картинка выглядела год назад:

Из разряда интересных картинок. Черным - вес в индексе S&P500 5-ти самых крупных по капитализации компаний. Синим - вес половины(т.е. 250-ти) самых мелких компаний в этом же индексе:

Как видно, по состоянию на июнь 2018 года эти веса практически одинаковы. Еще видно, что в 1970-х годах доля пяти крупнейших по капитализации компаний в S&P500 была гораздо выше. Это всё к вопросу о колоссальном росте компаний FAANG(aka Facebook, Apple, Amazon, Netflix, Google), которые якобы "вытеснили" своим весом из индекса все остальные компании. На первый взгляд, ничего такого особенного пока не видно, всё в рамках исторических норм...

Latest Month

March 2019
S M T W T F S
     12
3456789
10111213141516
17181920212223
24252627282930
31      

Syndicate

RSS Atom
Powered by LiveJournal.com
Designed by yoksel