Оценка инвестиционной привлекательности объектов инвестирования

Определяя перспективы развития российской экономики, одним из наиболее часто обсуждаемых вопросов является вопрос привлечения капитала в реальный сектор российской экономики. Исследование процесса инвестирования является одной из центральных проблем экономической науки. Это обусловлено тем, что инвестиции затрагивают самые глубинные основы хозяйственной деятельности, определяя процесс социальноэкономического роста и развития в целом. Получение требуемого экономике объема инвестиций - главное условие, без которого невозможно добиться динамичного и стабильного роста российской экономики. Для того, чтобы привлечь инвестиции, необходимо обеспечить достаточный уровень инвестиционной привлекательности.

Повышение конкурентоспособности России на мировом рынке невозможно без активизации экономических инструментов инвестиционной привлекательности субъектов всех уровней: страны, региона, отраслей и отдельных организаций.

Большинство исследований направлено на общие теоретические положения инвестиций на уроне государства, региона, организации. Практически не исследован ряд проблем развития и активизации инвестиционной деятельности на уровне конкретного предприятия. Недостаточно изучены взаимосвязи критериев оценки инвестиционной привлекательности, проблемы влияния одного критерия на другой (другие), принципы выбора критериев для оценки инвестиционной привлекательности и др. Все предлагаемые методики носят исключительно рекомендательный характер и ориентированы на оценку региона (страны) в целом как территориальной единицы [1].

Целью исследования являлась разработка модели оценки инвестиционной привлекательности, а также формулирование рекомендаций по управлению инвестиционной привлекательностью организации.

По нашему мнению, методика оценки должна комплексно отражать степень инвестиционной привлекательности, а значит, охватывать все факторы, которые в той или иной степени могут влиять на привлекательность объекта инвестирования для потенциального инвестора.

Проанализировав предлагаемые в литературе методики, нами были выбраны показатели, которые, по нашему мнению, на современном этапе наиболее явно оказывают влияние на инвестиционную привлекательность компании:

• -    рейтинг социальной ответственности компании, как показатель качества корпоративного управления,

• -    количество патентов, как показатель инновационной деятельности компании,

• -    коэффициент текущей ликвидности компании,

• -    объем выручки компании.

В качестве зависимой переменной рассматривался показатель «Market-to-book» (формула 1), то есть соотношение рыночной стоимости собственного и заемного капитала к их балансовой стоимости.

M/B = MV / BV,                                          (1)

где: M/B – показатель Market-to-book,

MV – рыночная цена акции,

BV – балансовая стоимость акции.

Изначально был рассмотрен вариант использования коэффициента Тобина (q) в качестве результирующего показателя, который более информативен и точен. Дж. Тобин различает рыночную оценку капитала (цену акций на фондовом рынке) и издержки его замещения, определяемые техническими условиями и уровнем цен на инвестиционные товары.

Отношение между этими переменными Дж. Тобин обозначает символом «q». Если рыночная стоимость активов совпадает с балансовой стоимостью активов компании, коэффициент Тобина q = 1. Если Коэффициент Тобина q > 1, значит рыночная стоимость превышает восстановительную стоимость активов компании. Это значит, что рыночная стоимость отражает некоторые неизмеримые или не поддающиеся учёту активы компании. Высокое значение коэффициента Тобина (q) подталкивает инвесторов к решению вкладывать больше в капитал данной компании, потому что он стоит дороже, чем за него заплачено (формула 2).

q = (Рыночная стоимость инвестированных средств) / (Стоимость замещения капитала)                                               (2)

С другой стороны, если q < 1, то рыночная стоимость активов компании меньше, чем их восстановительная стоимость. Это означает, что рынок недооценивает компанию [3].

Таким образом, предлагается определить степень влияния независимых переменных на результирующий показатель «Market-to-book».

В целях разработки модели оценки инвестиционной привлекательности объектов инвестирования была сформирована выборка экономических субъектов. Для изучения были выбраны открытые акционерные общества, зарегистрированные на территории Российской Федерации и осуществляющие свою деятельность более 5 лет. Кроме того, у всех приведенных ниже компаний акции имеют рыночную оценку. В выборку не были включены компании финансового сектора, так как в этом случае выборка была бы нерепрезентативной.

Согласно проведенному исследованию, построено уравнение регрессии (формула 3).

Y = 0,1167*Х 1 -0,002*Х 2 +0,0264*Х 3 +0,00004*Х 4 +2,0625,          (3)

где Y – агрегированный показатель инвестиционной привлекательности АПИП (аналог market-to-book),

• Х 1 – рейтинг социальной ответственности [4],

• Х 2 – количество патентов у организации,

• Х 3 – коэффициент текущей ликвидности,

• Х 4 – объем выручки, млрд. руб.

Данное уравнение (3) представляет собой модель расчета агрегированного показателя инвестиционной привлекательности.

Критерием проверки достоверности вычисленных коэффициентов по вышеуказанной формуле служит критерий Стьюдента (t). Табличное значение критерия Стьюдента при 70 степенях свободы и уровне значимости 0,05 для данной выборки составляет 4,3. В связи с этим можно сказать, что влияние фактора «коэффициент текущей ликвидности» наиболее значим [2].

Достаточно противоречивым представляется значение коэффициента B для показателя «количество патентов» [5]. По результатам исследования можно сделать вывод, что потенциальные инвесторы обращают недостаточно внимания на инновационную деятельность компании, при том, что пренебрежение научным потенциалом может привести к упущению выгодной сделки. Однако такое значение коэффициента В можно также объяснить низким качеством выборки. На данный момент, наличие большого количества патентов у организации не говорит об их эффективном использовании и инновационной направленности компании.

Наибольшее количество патентов по итогам исследования выявлено у крупных компаний, которые существуют еще со времен СССР, в связи с чем у них на балансе остались различные научно-исследовательские институты и опытно-конструкторские бюро. Такие объемы непроизводственных активов зачастую губительны для бизнеса, так как затраты на их содержание гораздо больше эффекта от их разработок.

Однако если рассматривать АПИП как индикатор потенциала компании к развитию и росту, связь подобного рода можно интерпретировать иначе. Даже если на данный момент компания на рынке недооценена, вполне вероятно, что в среднесрочной перспективе компания сможет эффективно использовать свои инновации, чем спровоцирует рост котировок на акции на фондовом рынке. По нашему мнению, этот показатель очень важен для исследования. Это подтверждается высоким значением парного коэффициента корреляции Пирсона и его уровнем значимости.

Показатель объема выручки организации – это общий экономический показатель экономической деятельности. При анализе деятельности организации, как правило, на него обращают внимание в первую очередь. Поэтому, не вызывает сомнений о наличии прямой связи между выручкой организации и ее инвестиционной привлекательностью. Однако большой объем выручки не всегда говорит об эффективности предприятия. Данный показатель необходимо рассматривать с другими в совокупности.

Выручка – один из самых распространенных показателей и связь между рыночной оценкой и объемом выручки вполне объяснима. Чем больше выручка, тем выше стабильность компании, тем она больше и т.д., следовательно, и спрос на акции такой компании начинает расти.

В конечном счете акции продаются с премией за стабильность и безрисковость такого инструмента. Сверхприбылей от такого актива инвестор получить не сможет. Акции подобных компаний зачастую переоцениваются рынком.

Свободный член в полученной модели представляет собой влияние неучтенных в модели показателей. Коэффициент детерминации модели удовлетворительный (0,39), однако он может быть увеличен за счет включения в модель других факторов, оказывающих влияние на инвестиционную привлекательность.

Значение константы в уравнении включает в себя влияние неучтенных в модели факторов. Для минимизации неопределенности (влияния неучтенных факторов), необходимо в дальнейших исследованиях проанализировать другие факторы, которые могут оказывать воздействие на показатель инвестиционной привлекательности компании.

На графике (рис. 1) представлен разброс фактических значений показателя Market-to-book и рассчитанных агрегированных показателей инвестиционной привлекательности (АПИП).

^^^^^^^^^е Market/book

^^^^=^^^^= АПИП (Y)

Рис. 1. Сравнение фактических и расчетных показателей инвестиционной привлекательности

Таким образом, график расчетных значений приближен к графику фактических значений, что означает, что разработанная модель хорошо описывает ситуацию, отображенную в выборке.

В целом, расчетный агрегированный показатель инвестиционной привлекательности (АПИП) соответствует данным по выборке, что наглядно представлено на рисунке 1. Однако полученная модель несколько усредняет уровень инвестиционной привлекательности по выборке. Основные пики и падения она описывает верно, но небольшие колебания графика фактического значения Market-to-book, как правило, сглажены. Это объясняется невысоким коэффициентом детерминации модели и свидетельствует об отсутствии функциональной связи между показателями. В связи с этим можно утверждать, что полученный агрегированный показатель инвестиционной привлекательности не соответствует Market-to-book, а является его аналогом.

Тем не менее, полученная модель расчета агрегированного показателя инвестиционной привлекательности помимо перечисленных выше преимуществ, имеет ряд недостатков (таблица 1).

Таблица 1

Преимущества и недостатки модели АПИП

Преимущества	Недостатки
1. Достаточно сильно приближена к фактическим значениям зависимой переменной по результатам анализа выборки	1. Отображает лишь значительные изменения инвестиционной привлекательности, не позволяет выявлять небольшие колебания
2. Зависимая переменная хорошо объясняется независимыми факторами	2.   Влияние   неучтенных   факторов достаточно высоко
3. Может применяться как для целей управления инвестиционной привлекательностью внутри компании, так и внешними стейкхолдерами	3. Недостаточно гибок по сравнению с показателем Market-to-book
4. Доступность необходимых для расчетов данных	4. Качество исследования остается под сомнением в связи с качеством и объемом выборки
5. Может использоваться вместо показателя Market-to-book для компаний, не имеющих рыночной оценки	5. Не учтены отраслевые особенности организаций

Агрегированный показатель инвестиционной привлекательности может быть рассчитан не только для компаний, акции которых котируются на рынке, но и для других организаций. Таким образом, с помощью предлагаемой модели решается проблема оценки бизнеса при сделках слияния и поглощения, при продаже бизнеса и др. АПИП следует интерпретировать для таких компаний как гудвилл (показатель деловой репутации), кроме того, при продаже компании, цену реализации можно корректировать, ориентируясь на показатель инвестиционной привлекательности. В зависимости от того, переоценена или недооценена компания, цену можно назначить с дисконтом или с премией к балансовой стоимости (или восстановительной стоимости компании, как имущественного комплекса).

Если данный показатель рассчитывается в самой организации, то управление инвестиционной привлекательностью с помощью АПИП сводится к его максимизации. В этом случае достигается главная цель управления корпоративными финансами, а именно – увеличение стоимости компании.

Если АПИП рассчитывается финансовым менеджером компании, то управление с помощью него сводится к его максимизации. Таким образом, резервы роста АПИП это увеличение текущей ликвидности (но не более норматива), увеличение рейтинга социальной ответственности (соразмерно финансовым возможностям организации), увеличение выручки и оптимизация инновационной деятельности организации.

Таким образом, полученная модель может быть использована в практике, но остается еще множество направлений для дальнейшего изучения проблемы оценки инвестиционной привлекательности и усовершенствования модели. Основные направления для дальнейшего изучения вопроса оценки инвестиционной привлекательности и усовершенствования модели расчета агрегированного показателя инвестиционной привлекательности:

• а)    анализ большей выборки;

• б)    исследование выборки по иностранным компаниям с последующей корректировкой для использования в условиях российской экономики;

• в)    изучение влияния неучтенных факторов на зависимую переменную;

• г)    анализ факторов, оказывающих влияние на независимые переменные с целью выявления резервов роста инвестиционной привлекательности компании;

• д)    разработка модели расчета агрегированного показателя инвестиционной привлекательности с применением коэффициента q Тобина вместо Market-to-book;

• е)    использование агрегированного показателя инвестиционной привлекательности в совокупности с другими показателями. Построение аналитических матриц и графиков и др.

Таким образом, направлений для дальнейших исследований достаточно много и говорить об однозначном решении проблемы оценки инвестиционной привлекательности пока нельзя, однако предложенный метод ложится в основу для всех вышеуказанных путей развития данной тематики.