Поведенческая оценка и ее дальнейшие перспективы в российских условиях

Сегодня, когда рыночные аномалии на финансовых рынках становятся регулярным явлением, очевидно, что принципы, на которых базируется современная теория оценивания, больше не являются непоколебимыми. На этом фоне все большую роль в современной финансовой науке играют элементы психологии поведения человека. Эти положения находят свое отражение в концепции поведенческих финансов (behavioral finance).

В настоящее время в отношении оценки бизнеса формируется отдельное направление этой теории – поведенческая оценка (behavioral valuation). Цель настоящей статьи – исследовать формирующиеся элементы поведенческого оценивания и показать, какие исследования в российских условиях могут быть проведены в этом направлении.

Работа состоит из несколько частей. В первой части мы рассмотрим положения поведенческих финансов, которые могут быть использованы в оценке бизнеса. Во второй – будут проанализированы исследования, проведенные зарубежными учеными по этой тематике, и показаны перспективы подобных исследований для России. В за- ключение мы представим основные выводы и отметим области развития поведенческой оценки в ближайшем будущем.

Поведенческое оценивание и его применение для оценки бизнеса

Прежде чем перейти к изложению вопроса, хотим обратить ваше внимание на одну из последних книг в области корпоративных поведенческих финансов, которая вышла из печати в середине 2008 года, а именно второе издание монографии Х. Шефрина «Поведенческий подход к оцениванию ак-тивов»1. Следует подчеркнуть, что интерес к изданию обусловлен и тем, что, во-первых, автор книги считается одним из пионеров в области поведенческих финансов, а во-вторых, название работы перекликается с темой настоящей статьи.

Книга представляет фундаментальное собрание работ за последние 15–20 лет в области корпоративных поведенческих финансов и написана сложным математическим языком, который, пожалуй, будет понятен только специалистам. Лейтмотивом всей монографии является взаимосвязь ожиданий рынка (или восприятие рынком информации – market sentiment) и «ядра логарифмического ценообразования» (logpricing kernel). Последний термин известен в профессиональной литературе как стохастический фактор дисконтирования (Stochastic Discount Factor – SDF), который измеряет степень «нетерпимости» инвестора к риску. Х. Шефрин высказывает мнение, что необходимо конструировать модели, в которых коэффициент риска инвестора является стохастическим, а воспринимаемый инвестором фактор дисконтирования не будет рассчитываться на экспоненциальной основе2.

Несмотря на полноту исследования, идея автора свести элементы неоклассической науки (модель SDF) и поведенческих финансов (восприятия инвестора) только начинает развиваться. И нельзя отрицать, что на стадии формирования в этой концепции можно выявить как позитивные, так и негативные моменты. Тем не менее некоторые положения автора вполне достойны обсуждения наряду с результатами других исследований.

Стоит отметить, что на современном этапе развития финансовой теории выделяют несколько направлений в оценке, где поведенческие элементы играют непосредственную роль. Мы рассмотрим четыре таких направления:

• 1)    расчет ставки дисконтирования при оценке бизнеса;

• 2)    применение процедуры дисконтирования;

• 3)    использование традиционных подходов к оценке;

• 4)    синтетические модели оценки.

Расчет ставки дисконтирования при оценке бизнеса

Традиционно в теории оценки широко используется понятие «ставка дисконтирования», которая предопределяет требуемый уровень риска, необходимый для определения текущей стоимости будущих денежных потоков компании. Указанная ставка рассчитывается, как правило, на основе модели оценки капитальных активов (Capital Asset Pricing Model – CAPM) и состоит из двух элементов: безрисковой ставки и премии за риск (коэффициент «бета», умноженный на размер рыночной премии)3. Неоднократно модель оценки капитальных активов подвергалась критике, создавались трех- и четырехфакторные модели оценки активов (кроме коэффициента «бета» в них присутствовали такие элементы, как разница между доходностями акций малых и крупных эмитентов, разница между доходностями акций компаний с высокими и низкими темпами роста и «импульсные характерис-тики»4). Однако различные исследования сначала доказывали, а затем опровергали способность моделей объяснять ценообразование финансовых активов. В то же время стало очевидно, что роль коэффициента «бета» в определении риска значительно снизилась5.

На этом фоне активизировались специалисты, работающие в области поведенческой науки, и в 1998 году вышла статья Н. Барберис, А. Шлейфера и Р. Вишны «Модель ожиданий инвестора»6, которая фактически стала основой современных рассуждений в сфере оценки риска. Годом позже в американском журнале «Financial Analysts Journal» была опубликована статья, в которой изучалось поведение инвесторов в зависимости от прогнозируемой и ретроспективной динамики роста продаж компании7. В 2008 году идеи, высказанные авторами статьи, получили развитие, что привело к созданию поведенческой модели оценки активов (Behavioral Asset Pricing Model – BAPM).

Суть новой модели состоит в том, что вводится психологическое понятие «аффект», которое представляет «специальный атрибут «добра» или «зла», … появляющийся в подсознании инвестора быстро и без особых размышлений»8. Как раз аффект и выступает измерителем упомянутых ожиданий инвесторов. В 1982–2006 годах авторы статьи провели исследования доходности компаний, которые имели положительные и негативные перспективы с точки зрения инвесторов. Результаты показали, что в таких группах показатели доходности отличаются в среднем на 4,6 процента9. Более того, это отклонение неодинаково для различных отраслей.

Таким образом, согласно исследованию можно констатировать, что ставка дисконтирования состоит из двух элементов:

• 1)    объективный риск, измеренный коэффициентом «бета»;

• 2)    субъективная составляющая, определенная психологическим аффектом.

При этом экономисты выявили, что успех трех- и четырехфакторных моделей (аналоги модели CAPM) заключался в том, что они частично «поглощали» размер риска, вызванного психологическим аффектом. Взаимосвязь воспринимаемого риска и доходности оказалась положительной. Вместе с тем поведенческая модель не является завершенной и может включать другие факторы, такие, например, как ликвидность. Одновременно источники аффекта, помимо прочих аспектов, должны отражать социальную ответственность и авторитет компании, а также доверие клиентов.

Применяя результаты исследования в российских условиях, мы можем говорить об ориентировочном размере субъективного риска для российских компаний порядка 6–7 процентов10. При этом более точное значение премии должно быть зафиксировано на основе социологических опросов различных инвесторов в части их отношения к риску.

Применение процедуры дисконтирования

Стоит подчеркнуть, что в рамках концепции поведенческих финансов идет активная дискуссия по поводу того, как применять процесс дисконтирования. Так, уже упомянутый Х. Шефрин полагает, что ставка дисконтирования должна варьироваться так же, как и меняется уровень риска. Вот почему «мы не можем дисконтировать прогнозируемые денежные потоки по фиксированной ставке дисконта. Вместо этого мы должны использовать модель оценки опционов, для того чтобы сделать это правильно»11.

Результаты других исследований показывают, что величина ставки дисконтирования находится под влиянием психологических и социальных факторов. Так, например, ожидаемые ставки дисконтирования начинаются на среднем уровне для юного возраста, снижаются в зрелые годы и достигают наивысшее значение в пожилом возрасте12.

Многие экономисты подвергают сомнению даже сам принцип дисконтирования. В частности, ученые предлагают вернуться к более ранним экономическим идеям, которые предполагали исследование различных психологических мотивов для выбора между инвестиционными проектами вместо временного процесса дисконтирования13. По их мнению, поиск «правильной» ставки дисконтирования – это «бесполезное занятие». С другой стороны, теория восприятия (Construal Theory) предполагает полный отказ от дисконтирования и переход на модель, основанную на психологических факторах14. Все же пока мы не можем отказаться от процедуры дисконтирования, так как указанные предложения находятся в стадии начальной разработки.

Использование традиционных подходов к оценке

Исследования в области использования традиционных оценочных подходов сводятся к анализу применяемых методов и выявлению возможных эвристических элементов в их составе. Результаты опросов показывают, что аналитики не полагаются на сложные модели оценивания и стараются применять наиболее простые методы.

На основании исследований, проведенных в трех отраслях экономики (производство напитков, электроника и фармацевтика), можно сделать вывод о том, что оценщики привязывают методологию оценки стоимости к специфике той или иной от-расли15. Однако определение стоимости на базе годового мультипликатора P/E является главным методом всех отчетов. Несколько усложненная техника, рассчитанная для больших периодов, используется как дополнительная модель, ассоциируемая с такими отраслями, как электроника и фармацевтика. Ни в одном из случаев аналитики не полагались на метод дисконтирования денежных потоков (Discounted Cash Flow – DCF) как на основной инструмент.

Методы сравнительного подхода применяются только для стабильных отраслей, в которых отчетность имеет большую достоверность. В случае неопределенности в части будущих доходов оценщики опираются на представления о стратегии компании, управленческий опыт и ряд других факторов. Также интересно отметить, что модели остаточного подхода практически не используются.

Таким образом, аналитики пытаются использовать наиболее простые модели и собственную интуицию.

В то же время результаты многочисленных исследований свидетельствуют о том, что использование модели P/E не совсем эффективно в связи с наличием эвристических предпочтений аналитиков при ее применении16. Более того, приложение самой модели дисконтирования дивидендов (Dividend Discount Model – DDM) может привести к переоценке на 43 процента (!) стоимости акций за счет неправильного прогноза роста дивидендов и низкой ставки дисконтирования. Само же прогнозирование может быть особенно предвзято, если компания имеет значительный объем нематериальных активов17.

Вместе с тем исследования показывают, что мультипликаторы P/BV использовать не следует, поскольку они также могут нести в себе эвристическую компоненту18. В то же время приобретают значение мультипликаторы типа P/CF и натуральные коэффици-енты19.

Из сказанного следует, что при оценке бизнеса целесообразно стараться избегать использования методов, имеющих превалирующую субъективную составляющую, и переходить к применению моделей, в наименьшей степени зависящих от эвристики. В частности, к подобным инструментам относятся модели, разработанные на основе изменения динамики клиентской базы20. При этом снижается значение сравнительного подхода, когда мы имеем дело с рыночными аномалиями.

Все это подводит нас к рассмотрению более объективных моделей, а именно синтетических методов оценки.

Синтетические модели оценки

К синтетическим моделям оценки прежде всего относят модели Блэка-Шоулза и Оль-сона, поскольку они включают элементы как доходного, так и затратного подходов. Из-за предвзятого отношения к традиционным моделям возникает необходимость подробного изучения синтетических моделей с позицией поведенческих финансов.

Не лишним будет подчеркнуть, что существуют два совершенно разных взгляда на эти модели. Некоторые ученые рассматривают синтетические модели с позиций «старой науки», которая утрачивает свое значение21. При этом современные исследования, наоборот, подчеркивают их положительную роль.

В уже упоминавшейся книге Х. Шефри-на также обсуждается ценообразование на базе модели Блэка-Шоулза. Автор позитивно относится к самому процессу дисконтирования, представленного в модели. Однако с его точки зрения ставка (безрисковая ставка) для «кол» и «пут» опционов должна быть различна, что приводит к созданию так называемых «опционных улыбок», которые являются элементом поведенческой те-ории22. Правда, окончательных формул для практического использования автором пока представлено не было.

Результаты исследования превзошли все ожидания: они показали взаимосвязь индекса и волатильности – на каждое изменение индекса на 1 процент, волатильность изме- нялась на 0,66 процента25. Хотя в некоторых случаях на более длительный период времени позитивные и негативные изменения индекса имеют обратный эффект, можно утверждать, что индекс ожидания инвесторов является систематическим источником риска для модели опционов.

Представленные результаты имеют значение в части эффективности опционных методов, так как модель оценки капитальных активов и мультифакторные модели не включают поведенческую переменную как систематический источник риска. Все это дает нам основания предположить, что модель опционов возможно применять в оценке бизнеса на основе построения волатильности на базе индекса ожиданий, определенного для конкретного рынка.

Более того, нейроученые в процессе изучения поведенческих мотивов инвесторов на основе оценочной модели прогнозирования (Predictor-Valuation Model – PVM) пришли к выводу, что полученная формула модели PVM очень схожа с формулой оценки Блэка-Шоулза. Авторы исследования полагают, что такое совпадение не случайно и взаимозависимость двух подходов вызвана их «фундаментальной биологической взаимосвязью». Действительно, по модели Блэка-Шоулза конечная цена определяется действием многих индивидуальных мозговых отделов, которые заставляют инвестора «покупать» или «продавать» по специфическим ценам. Такая мозговая деятельность взаимодействует с оценочными механизмами, созданными для координации стимулов и возможных поведенческих актов участников рынка26. Изложенное подтверждает значимость модели с позиций нейрофинансов.

Если рассматривать вторую синтетическую модель (модель Ольсона), то ее основные допущения27 не дают возможность классифицировать метод как поведенческий, однако многочисленные исследования показали высокую эффективность этой модели. По мнению специалистов, некоторые элементы синтетического метода, такие как дивиденды, все-таки отражают поведенческие эффекты, поскольку являются:28

• 1)    аппроксимирующей оценкой для прочей неценовой информации;

• 2)    сигналами менеджеров о будущих доходах и агентских издержках компании;

• 3)    зависимыми переменными от некорректных прогнозов аналитиков и инвесторов в части доходов и балансовой стоимости предприятия.

Более того, параметры модели Ольсона ω и γ , которые обусловлены экономическими условиями компании и принципами ее учета, также помогают правильно прогнозировать будущие аномальные доходы. Тем не менее ученые не нашли рационального объяснения этому феномену и исследования в этой области отложили на будущее.

Что касается общей характеристики синтетических моделей, то здесь можно говорить об относительно высокой их результативности с позиций поведенческой науки. Использование синтетических методов с учетом индекса ожиданий инвесторов и поведенческой модели оценки активов (BAPM) может еще больше повысить их эффективность для целей оценки стоимости активов и обязательств и при этом избежать поведенческих эффектов.

Направления исследований в области поведенческих финансов и оценки, перспективы их проведения в российских условиях

Анализ более 250 работ зарубежных специалистов в области поведенческих финансов и нейрофинансов позволяет констати- ровать, что проводились следующие виды исследования: качественные, количественные и комбинированные. Опишем подробно каждый из них.

• 1.    Качественные исследования связаны с изучением отношения различных групп инвесторов к финансовым характеристикам рынка (риск, доходность, перспективы роста компаний). Форма такого исследования представляет собой проведение интервью или опроса инвесторов (как правило, посредством электронных опросников через Интернет). Суть исследований заключается в определении мнения респондентов о перспективах роста отдельных компаний и рискованности осуществления в них вложений.

• 2.    Количественные исследования . В отличие от предыдущего этот тип исследования подразумевает статистический анализ аномальных явлений на финансовых рынках за определенный период времени (обычно 10– 15 лет). Характер исследования выражается в применении обширного математического аппарата, в том числе регрессионного анализа, на основе полученной статистической информации. Суть исследования заключается в следующем. Предлагаются дополнительные факторы для объяснения отклонений (субъективный риск, параметр «удовлетворения», фактор ожиданий инвесторов, внешние детерминанты, такие как геомагнитные бури, солнечные (облачные) дни и некоторые другие). Далее исследователями рассматривается, насколько сильно новый фактор может объяснить выявленные аномалии. Зачастую предлагаемые факторы также не представляется возможным квантифицировать в силу их субъективного характера.

• 3.    Комбинированные исследования. Особенность этого вида исследования – в совмещении элементов количественного и качественного методов. Исследование проводится в форме интервью или электронного опроса, комбинированного со статическим анализом числовых данных. Суть исследования состоит в следующем: приглашенным аналитикам (как правило, студентам бизнес-школ или слушателям программ MBA) предлагают решить определенные задачи (например, решить бизнес-кейс, осуществить операции на рынке ценных бумаг). При этом исследователь применяет набор инструментов для фиксирования поведения респондентов (выявление психологических качеств инвесторов, сканирование их головного мозга и некоторые другие). Главным преимуществом подобных исследований является их непосредственная связь с аналитиками и возможность в числовом виде зафиксировать результаты опросов (обследований).

Такого рода исследования помогают ответить на ряд важных вопросов в части восприятия инвесторами перспектив бизнеса, однако существует проблема квантификации полученных результатов, что весьма важно для оценки бизнеса

В современной России, по нашему мнению, благоразумно применять все три направления. При этом наибольшее внимание должно быть уделено комбинированным исследованиям. Представляется, что это возможно осуществить следующим образом.

• 1.    Провести социологические опросы аналитиков и инвесторов 400 крупнейших российских компаний. Список таких компаний ежегодно публикуется авторитетным журналом «Эксперт» и является весьма востребованным в бизнес-сообществе. На этой основе можно выявить, какие компании воспринимаются с положительными перспективами на будущее, а какие – с негативными.

Далее на базе ретроспективной динамики доходов компании разбиваются на четыре группы:29

• 1)    хорошие перспективы – низкий рост доходов;

• 2)    хорошие перспективы – высокий рост доходов;

• 3)    негативные перспективы – низкий рост доходов;

• 4)    негативные перспективы – высокий рост доходов.

• 2.    Следующим направлением исследования проблем поведенческой оценки является использование комбинированного метода для оценщиков и специалистов, которые в своей деятельности периодически проводят оценку. На первом этапе респондентам задаются вопросы, касающиеся их персональных качеств и социокультурных особенностей (возраст, пол, образование, профессиональный опыт, место проживания, национальность, психологические качества личности). Для анализа благоразумно использовать пересмотренный личностный опросник NEO³⁰ и типологию Майерс-Бриггс³¹. После этого каждому респонденту предлагаются типовые задачи для расчета стоимости бизнеса.

На следующем этапе для каждой группы рассчитываются средний показатель доходности, коэффициент риска, ожидаемая и реальная доходности капитала. Опираясь на полученные данные, можно квантифицировать размер субъективного риска в разрезе различных секторов и групп компаний. В качестве методологической основы для расчета целесообразно рассматривать методику построения Индекса потребительских настроений (ИПН) и Индекса социальных настроений (ИПС), рассчитываемых российской негосударственной исследовательской организацией «Аналитический центр Юрия Левады (Левада-Центр)». Индикаторы определяются ежеквартально по репрезентативной выборке 2 000 человек и на протяжении всей истории существования доказали свою эффективность в части правильности отражения психологических ожиданий и субъективных настроений потребителей. Следует отметить, что в составе ИПС определяется Индекс ожиданий (ИО), который отражает представления индивидов о ближайшем будущем на микро- и макроуровнях. Именно этот индикатор более всего подходит для применения в рамках поведенческой модели оценки активов BAPM как базы для расчета субъективного риска.

По каждому вопросу анкеты строится индивидуальный индекс, равный разности процентных долей в «положительных» и «отрицательных» ответах инвесторов. Для устранения отрицательных величин при- бавляется величина 100. Итоговый индекс строится как средняя арифметическая величина индивидуальных индексов по каждому опрошенному аналитику.

Единственная проблема, с которой можно столкнуться в процессе расчета, – неосуществимость анализа исторических данных о перспективах роста компаний, поскольку неизвестны ожидания инвесторов в предшествующих периодах. Тем не менее эта проблема может быть элиминирована путем нахождения зависимости между субъективными индикаторами «Левада-Цент-ра» и индексами ожиданий инвесторов и их дальнейшей экстраполяции на прошлые периоды.

Сопоставление полученных результатов и характеристик инвестора позволит ответить на следующие вопросы:

• 1)    как взаимосвязаны социокультурные особенности аналитика и приемы оценивания, к которым он прибегает?

• 2)    существует ли связь между психологическими типами специалистов и применяемой ими процедурой оценки стоимости?

• 3)    какие эвристические ошибки могут допускать российские оценщики, то есть что приводит к недооценке (переоценке) стоимости компании?

• 4)    какой должна быть качественная структура группы отечественных специалистов, производящих оценку?

• 3.    Последнее направление исследования – проведение интервью с аналитиками с целью выявления их персональных качеств, отношения к используемым методам и принципам, на которые они опираются при оценивании. Такие способы исследования, как интервью, активно используются «Ле-вада-Центром» для расчета субъективных индикаторов ИПН и ИСН. Вместе с тем этот тип исследования должен быть совмещен с другими приемами, упомянутыми ранее, для получения более совершенных результатов.

Исследование можно провести через систему саморегулируемых организаций (СРО) оценщиков, что позволит понять в целом, какие поведенческие ошибки могут допускать специалисты оценочных компаний, непосредственно выполняющие оценку.

Заключение

Детальное изучение результатов исследований в рамках поведенческих финансов позволяет выявить целый ряд аспектов, которые могут стать основой для дальнейшего развития поведенческого оценивания (behavioral valuation). В рекомендациях специалистов, работающих в области поведенческой науки, рассматриваются как частные (расчет ставки дисконтирования), так и общие (применение моделей оценивания) вопросы.

Проведенный анализ показал, что ставку дисконтирования целесообразно определять на базе поведенческой модели оценки активов как сумму объективного и субъективного рисков на основе социологических опросов инвесторов. Ставка дисконта не должна быть фиксированной и подлежит изменению с изменением риска. Возможен даже полный отказ от проведения процесса дисконтирования в ближайшем будущем.

Роль традиционных подходов к оценке несколько снижается в связи с эвристическим характером элементов, в них содержащихся. Особенно это касается модели DCF и мультипликаторов типа P/E и P/BV.

Представляется, что будущее оценки – в активном использовании альтернативных способов прогнозирования, основанных на объективных характеристиках, например на основе изменения динамики клиентской базы, и применения синтетических моделей Блэка-Шоулза и Ольсона с учетом соответствующих поведенческих поправок.

Оценочная деятельность приобретает еще большую значимость в разрезе поведенческих проблем, так как именно она должна стать основой расчета справедливой стоимости (fair value), не зависящей от эвристики поведения рынков и инвесторов. В этом случае оценщик должен стать независимым арбитром стоимости, на которого никак не могли бы повлиять третьи стороны.

В статье представлены различные типы качественных и комбинированных исследований, которые могут быть проведены в рамках поведенческой оценки в российских условиях. Представленные исследования главным образом связаны с расчетом величины субъективного риска для модели BAPM и выявлением факторов, которые влияют на характер поведенческих ошибок, возникающих при оценке стоимости бизнеса.

Полагаем, что дальнейшее развитие поведенческой науки обуславливается проведением регулярных социологических исследований по вопросам поведенческой оценки с привлечением к этой проблеме финансовых специалистов, психологов, экспертов в области нейронауки и других ученых.