Оценка инвестиционной привлекательности компаний банковской отрасли с использованием индекса технологичности

Традиционно для целей анализа трендов на финансовых рынках, а также для прогнозирования движения цены на тот или иной актив выделяются такие методы анализа, как фундаментальный и технический [1-5]. Технический анализ позволяет принимать решения относительно инвестирования в краткосрочной перспективе. Тогда как фундаментальный анализ предоставляет возможность определить справедливую стоимость актива, а также сделать выводы относительно инвестирования на долгосрочном горизонте [7-9]. Ключевая цель фундаментального анализа заключается в выработке рекомендаций относительно совершения инвестиционных операций на рынке ценных бумаг [10-11]. Основные методы фундаментального анализа зародились еще в начале XX века [12]. Изменения, которым подвергся рынок с того момента, грандиозны, в связи с чем необходимо корректировать методы оценки стоимости компаний, чтобы приблизить результаты расчета к текущим реалиям.

Конкуренция на рынке финансовых услуг возрастает, поскольку возникает множество новых финансово-технологических компаний, уже занимающих немалую долю рынка, ранее занятой исключительно традиционными кредитными организациями [13]. Перед банками стоит выбор: идти по пути развития технологий для сохранения и привлечения клиентской базы самостоятельно или совместно с финансово-технологическими компаниями. Если банк продолжит придерживаться стратегии выживания за счет стандартных видов деятельности без введения инноваций, деятельность такой кредитной организации не увенчается успехом ни в удержании конкурентоспособности, ни в привлечении инвестиций от сторонних инвесторов. Успех функционирования банка в ближайшие 10 лет будет определяться уровнем технологической продвинутости банка и его технической оснащенности. Важно иметь в виду, что кредитная организация может сократить издержки на 35,3%, вводя более эффективные операции, улучшив управление взаимодействием с розничными и корпоративными клиентами, используя более скоростные инновации и повышая эффективность деятельности фирмы в целом. Такой потенциал сокращения издержек позволяет рассчитывать на увеличение чистой прибыли на 11% [14].

Дабы при оценке инвестиционной привлекательности учесть уровень развития цифровизации кредитной организации, автором была разработана рамочная модель расчета индекса технологичности банка. Всесторонняя проработка различных аспектов, отражающих успех кредитной организации в использовании технологий, позволила выделить 20 ключевых параметров, отвечающих за уровень технологичности банка и влияющих на его рыночную стоимость. Перечислим данные показатели:

• -    Наличие мобильного приложения;

• -    Рейтинг мобильного банка для смартфонов;

• -    Рейтинг эффективности интернет-банка для частных лиц;

• -    Рейтинг интернет-банка для торговосервисных предприятий;

• -    Рейтинг интернет-банка для компаний, ведущих внешнеэкономическую деятельность;

• -    Рейтинг интернет-банка для микробизнеса;

• -    Доступ к приложению с использованием биометрии;

• -    Возможность открыть счет/кредит онлайн (другие услуги онлайн);

• -    Дистанционное резервирование счетов юридических лиц;

• -    Платежи и переводы для премиальных сегментов;

• -    Мобильное рабочее место клиентского менеджера;

• -    Использование Big Data для анализа поведения клиента;

• -    Доля безналичного оборота;

• -    Доля безналичных платежей;

• -    Чат для получения консультаций по продуктам;

• -    Уровень кибербезопасности;

• -    Простои автоматизированных систем;

• -    Сделки с блокчейн;

• -    Маркетплейс;

• -    Объем затрат на технологическую трансформацию.

В практическом блоке данного исследования в качестве объекта оценки инвести- ционной привлекательности взяты несколько крупнейший российских банков, имеющих возможность делать необходимые инвестиции для удовлетворения быстро растущего спроса потребителей на цифровые продукты [13]. Каждый параметр был масштабирован и, применяя метод экспертных оценок нами, было присвоено численное значение по каждому параметру всем включенным в анализ банкам. Приведем выдержку из итоговых результатов       применительно       к

ПАО Сбербанк, являющемуся крупнейшей кредитной организацией в стране. По результатам расчета индекса Сбербанк составил 23 балла из 25. Это 92% от максимального результата. Учитывая ранее приведенные оценки возможного влияния внедрения новых технологий на рост чистой прибыли, мы определили, что потенциал повышения чистой прибыли ПАО Сбербанк за счет инвестиций в технологии составляет 10,12% [15].

Для расчета справедливой стоимости банка была использована модель Гордона, формула которой следующая:

р _ D 0 (1 +д) ке-д где Do - последний выплаченный дивиденд;

к_е - ставка дисконтирования;

д - темпы роста дивидендов на бесконечном временном горизонте [16].

Использование именно этой модели представляется наиболее целесообразным, поскольку Сбербанк использует уже устоявшуюся политику выплаты дивидендов, которую намеревается проводить и в будущем. Темп роста дивидендов найден при помощи использования регрессий дивидендов на основе метода наименьших квадратов по отношению ко времени и этапу цикла развития экономики. Для определения фазы цикла экономического развития в качестве индикаторов были рассмотрены темп прироста индекса потребительских цен, ВВП, уровня безработицы, стоимости барреля нефти, курса доллара. По результатам анализа был выбран индекс потребительских цен, так как коэффициент детерминации между индексом потребительских цен и ростом дивидендов оказался наивысшим, равным 79%. Логарифмически-линейная модель, при- меняемая в данном случае, позволяет спрогнозировать будущий рост с учетом сложных процентов. Исходя из рассчитанной регрессии, темп роста дивиденда на обыкновенную акцию Сбербанка составил 2,9% в год. На данном этапе следует скорректировать темп роста дивидендов на темп роста прибыли, смоделированный с помощью индекса технологичности данной работы. Вследствие высокой технологичности Банка, темп прироста дивидендов составил 12,9%.

Наконец, справедливая стоимость Сбербанка, рассчитанная с помощью модели Гордона с применением ставки требуемой доходности, полученной из модели CAPM, составила 296,95 рублей за одну обыкновенную акцию. На 5 мая 2019 года рыночная цена обыкновенной акции Сбербанка составляет 231,49 рубль, что говорит о недооцененности инвесторами обыкновенных акций банка на 28,3%.

Подводя итог, отметим, что в современном мире банки стали не единственными институтами, предлагающими финансовые услуги. На рынок выходят финансово- технологические компании и занимают узкие ниши (например, проведение транзакций), смещая традиционные банки благодаря более дешевому обслуживанию. Однако банки не стоят на месте, и в ответ на подобные изменения, начинают делать эффективные вложения в создание и развитие цифровой инфраструктуры и технологий. Таким образом, будущее и деятельность кредитных организаций сильно зависит от стратегии банков в отношении технологий.

Автором была выдвинута гипотеза о влиянии технологической развитости компании на ее чистую прибыль, и соответственно, на стоимость ее акций. Разработанный в данном исследовании индекс технологичности позволил сделать вывод о том, что Сбербанк является передовым банком, успешно развивающимся в сфере цифровизации и технологий. В связи с чем следует вывод о том, что Сбербанк является привлекательной инвестиционной идеей.