CC BY
38
DOI: 10.26794/1999-849X-2018-11-6-100-111 УДК 334.01,336.7(045) JEL C32, D41, D46, E31
Драйверы стоимости продуктовых розничных компаний на развитых и развивающихся рынках
В. Б. Фролова
Финансовый университет, Москва, Россия https://orcid.org/0000-0002-4794-5867
Т.Ф Хань
компания «ПрайсвотерхаусКуперс Консультирование»
Москва, Россия https://orcid.org/0000-0002-9414-2047
АННОТАЦИЯ
Предмет исследования — совокупность методологических и практических аспектов оценки факторов стоимости продуктовых компаний, важность исследования которых возрастает в современных условиях нестабильности внешней среды при необходимости стимулирования инвестиционного спроса на фоне низкого уровня эластичности спроса на продукты в данной сфере экономики. Цель работы — подтверждение гипотезы о различии драйверов стоимости, формирующих финансовый результат компаний на развитом и развивающемся рынке, на примере 39 продуктовых розничных компаний на развивающемся рынке и 48 компаний на развитых рынках на основе системного подхода методом сравнения с применением элементов факторного и корреляционно-регрессионного анализов. Основные результаты исследования: обоснован выбор показателей регрессионного анализа факторов стоимости преимущественно мультипликативного типа; проведено исследование с применением показателя финансового результата за вычетом амортизации материальных активов; для уточнения результатов исследования применены элементы сравнительного анализа с разделением компаний на четыре группы, в группе наиболее эффективных компаний первого квантиля оказались «Лента» и «Х5», а в группе компаний четвертого квантиля, испытывающих сложности генерирования собственных средств, — «Дикси»; выявлены драйверы стоимости продуктовых розничных компаний на развивающемся и развитых рынках. Сделаны выводы, что драйвером стоимости продуктовых розничных компаний на развитых рынках служит рентабельность продаж, а на развивающихся рынках — доля капитальных затрат в выручке от реализации. Установлено, что темп роста потребления населения играет ключевую роль на рынке розничной торговли всех стран. При этом на рынках наблюдается тенденция к вытеснению мелких компаний отрасли крупными игроками, активы которых имеют более высокий уровень инвестиционного спроса. Новизна данной работы заключается в применении авторами в регрессионной модели показателя рентабельности по EBITA, где EBITA — прибыль до вычета налогов, процентов, амортизации нематериальных активов. Ключевые слова: продуктовый ритейл; стоимостной мультипликатор; финансовый рычаг; рентабельность продаж; затраты; выручка; рынок; розничная компания; инвестиционный спрос
Для цитирования: Фролова В. Б., Хань Т. Ф. Драйверы стоимости продуктовых розничных компаний на развитых и развивающихся рынках. Экономика. Налоги. Право. 2018;11(6):100-111. DOI: 10.26794/1999-849X-2018-11-6-100-111
Cost Drivers for Food Retailers in Developed and Emerging Markets
V. B. Frolova
Financial University, Moscow, Russia https://orcid.org/0000-0002-4794-5867
T.F. Khan
PricewaterhouseCoopers Consulting, Moscow, Russia https://orcid.org/0000-0002-9414-2047
ABSTRACT
The subject of research is a set of methodological and practical aspects of assessing the cost factors of food companies. The study of the above factors is becoming relevant under the current conditions of environment instability and the necessity to stimulate investment, given the low elasticity of demand for products in this sector. The purpose of the
(CC) ]
BY 4.0
research was to confirm the hypothesis of a variety of cost drivers that form the financial result of companies in a developed and emerging markets by an example of 39 food retailers in an emerging market and 48 companies in developed markets based on a system approach and the comparison method using elements of factor and correlation-and-regression analysis. The research findings obtained are as follows: the choice of indicators for the regression analysis of cost factors mostly of a multiplicative type is substantiated; the research was carried out using the indicator of financial result less the tangible assets depreciation; to clarify the results of the research, the elements of the comparative analysis were applied, with the companies classified into four groups where Lenta and X5 were in the group of the most efficient companies of the first quantile, and Dixie fell into the group of the fourth quantile companies that had difficulty in generating their own funds; the cost drivers of food retailers in emerging and developed markets were identified. It is concluded that the cost driver of food retailers in developed markets is profitability of sales, and in emerging markets it is the share of capital inputs in sales revenues. It has been established that the growth rate of consumer consumption plays a key role in the retail market of all countries. At the same time, there is a market tendency to oust small companies by large players whose assets have a higher level of investment demand. The novelty of the research lies in using by the authors the EBITA profitability indicator in the regression model, where EBITA is the profit before tax, interest and intangible assets depreciation.
Keywords: food retailing; cost multiplier; financial leverage; sales profitability; expenses; revenue; market; retail company; investment demand.
For citation: Frolova V.B., Khan T. F. Cost drivers for food retailers in developed and emerging markets. Economics, taxes & law. 2018;11(6):100-111. DOI: 10.26794/1999-849X-2018-11-6-100-111
ВВЕДЕНИЕ
Продукты розничной торговли являются индикаторами ее состояния и представляют собой последнее звено в цепочке движения товаров от производителя до конечного потребителя, обеспечивая потребительский спрос — часть совокупного спроса, относящегося к потребительским товарам.
Период 2015-2016 гг. ознаменовался в России кризисными явлениями, вызванными структурными диспропорциями в экономическом развитии страны и внешним давлением, выразившимся в падении цен на нефть, девальвации рубля вследствие санкций [1] и обострении геополитической обстановки, что привело в конечном счете к существенному снижению розничного оборота в России до уровня 2010 г. на 10% в 2015 г. и на 5% в 2016 г. Все происходящее оказывало негативное влияние на формирование инвестиционного спроса. Однако по итогам 2017 г. отмечен рост розничного оборота в сопоставимых ценах к предыдущему году, что свидетельствует об увеличении физического объема потребления товаров, несмотря на снижение реальных доходов населения. Среди возможных факторов, объясняющих такую ситуацию, можно назвать увеличение кредитования, компенсационный рост зарплат у части населения [2].
Усложнившаяся в результате кризиса ситуация в сфере розничной торговли обусловила уход с рынка многих региональных и локальных игроков. При этом усилилась консолидация рынка крупными федеральными и международными сетями (доля рын-
ка, занимаемая компаниями, входящими в топ-10 ритейлеров, достигла 29%), которые продолжили активно развиваться и наращивать географическую экспансию. По итогам 2017 г. увеличилось количество банкротств региональных ритейлеров.
Из тенденций на российском рынке продуктового ритейла можно выделить:
• увеличение доли затрат на 1Т, что вызвано внедрением новых технологий, в том числе касс самообслуживания, расширением сетей. Согласно исследованию рынков РБК \ объем инвестиций в 1Т в розничной торговле превысил 54 млрд руб. в 2017 г.;
• усиление позиций сетевых дискаунтеров и развитие новых торговых форматов — магазинов, предлагающих товары определенного производителя или товары одной-двух товарных категорий (чайные сетевые магазины), супермаркеты экопро-дуктов («Вкусвилл»), фрешмаркеты. Доля магазинов нового формата выросла в 2017 г. до 10% (при темпе роста в 27%).
ПОСТАНОВКА ПРОБЛЕМЫ И ИССЛЕДОВАНИЕ
В условиях меняющихся экономических условий, потребительских настроений, усиления конкуренции и появления новых форм торговых предприятий для розничных компаний актуальным явля-
1 Сайт РБК. URL: www.rbk.ru.https://rb.ru/opinion/fmcg-
tempy.
ется анализ финансовых результатов и стоимости бизнеса на рынке розничной торговли.
Следует отметить, что некоторые аспекты исследования стали предметом изучения ряда ученых, в частности проблемам оценки стоимости компаний посвящены работы M. G. Kendall (1953) [3], K. Wiegner Kathleen (1985) [4], M. S. Grinblatt, R. W. Masulis, S. Timan (1984) [5], A. Ankudinov, O. Lebedev (2014) [6]. Варианты построения и применения моделей принятия инвестиционных решений отражены в трудах M. Rubinstein (1973) [7], M. Das, W. K. Newey, F. Vella (2003) [8], D.W.K. Andrews, I. Lee, W. Ploberger (1996) [9]. Оценку рисков инвесторов и факторов, их определяющих, проводили I. Korhonen, A. Peresetsky (2016) [10], A. Peresetsky (2014) [11]. Вопросам формирования финансовых результатов деятельности различных компаний посвящены работы D. F. Vitaliano (2003) [12], B. L. Metzer (1981) [13], K.M.J. Kaiser, A. Stouraitis (2001) [14], T. O'Brien (1995) [15].
Для проведения нашего исследования в выборку продуктовых розничных компаний были включены 39 компаний развивающихся рынков, включая рынки России, ЮАР, Колумбии, Мексики, Чили, Китая, Филиппин, Таиланда, Турции и др., а также 48 компаний развитых рынков, включая США, Канады, Японии, Южной Кореи, Великобритании, Франции, Германии, Швеции.
Результаты исследования по обеим выборкам актуальны для российского рынка продуктового ритейла, который имеет общие с развивающимися рынками драйверы роста стоимости2.
МЕТОДОЛОГИЯ РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА ФАКТОРОВ СТОИМОСТИ
Для проверки выдвигаемой нами гипотезы о различных драйверах стоимости для продуктовых ритейлеров на развивающихся и развитых рынках был проведен регрессионный анализ по компаниям выборок. В качестве результирующего показателя был выбран стоимостной мультипликатор EV (стоимость бизнеса) / Выручка, который применим для оценки компаний сферы торговли и отражает стоимость компании, приходящуюся на одну денежную единицу полученной выручки.
В целях повышения качества регрессионной модели была проведена проверка наличия парной
2 Драйверы стоимости (от англ. value drivers) — любые переменные, влияющие на рыночную стоимость предприятия. Это могут быть рост продаж или снижение транспортных издержек в расчете на одного потребителя и т.д.
корреляции факторов, влияющих на стоимость компаний розничной торговли.
Для целей аналитического исследования авторами были отобраны:
• САРЕХ3 / Выручка — доля капитальных затрат в выручке;
• АЫШС4 / Выручка — доля изменения собственного оборотного капитала в выручке;
• рентабельность по ЕВ1ТА5 — отношение ЕВ1ТА к выручке;
• САОЯ6 (5у) потребления на одно домохозяйство — среднегодовой темп роста потребления на одно домохозяйство за период 2012-2017 гг. (последние пять лет);
• D/E — финансовый рычаг;
• СР17 — макропоказатель «среднегодовая инфляция».
Результаты расчетов факторов стоимости для развивающихся и развитых рынков приведены ниже. Далее был проведен отбор на основе анализа парной корреляции и степени их статистической значимости по ¿-критерию Стьюдента8 (табл. 1).
В регрессионную модель не были включены факторы, имеющие недостаточную статистическую значимость, чьи ¿-статистики ниже ¿-критической, равной 2. В модель компаний ритейла развивающихся рынков были включены такие факторы, как САРЕХ/ Выручка и САОЯ (5у) потребления на одно домохозяйство, а в модель по развитым рынкам — САОЯ (5у) потребления на одно домохозяйство и рентабельность продаж по ЕВ1ТА. Полученные модели считаются надежными, так как имеют Я-квадрат от 0,8.
3 Капитальные расходы (также CAPEX от англ. CAPital Expenditure) — капитал, использующийся компаниями для приобретения или модернизации физических активов (жилой и промышленной недвижимости, оборудования, технологий.
4 ANWC — увеличение чистого оборотного капитала.
5 EBITA (Earnings before interest, taxes, and amortization) — прибыль до вычета процентов и налогов и начисленной амортизации). Интерпретацию показателя см. далее.
6 Compound Annual Growth Rate, CAGR представляет собой средний темп, с которым осуществленная инвестиция роста в течение периода более одного год.
7 Consumer price index, CPI — индекс потребительских цен (индекс инфляции).
8 Критерий Стьюдента — метод оценки значимости различий средних величин, названный по имени Уильяма Сили Госсет [William Sealy Gosset (1876 — 19376)],— известного ученого-статистика, имеющего псевдоним Стьюдент.
Таблица 1 / Table 1
Отбор факторов стоимости для регрессионной модели* / Value drivers selection for the regression model
Показатель / Indicator Коэффициенты парной корреляции с EV/ Выручка / Coefficients of pair correlation for EV/ Revenue Коэффициенты парной корреляции с EV / Выручка / Coefficients of pair correlation for EV/ Revenue
Развивающиеся рынки / Developing markets Развивающиеся рынки / Developing markets Развивающиеся рынки / Developing markets Развитые рынки / Developed markets
Коэфф-ты регрессии / Regression equation ratios i-ста-тистика / i-statistics Коэфф-ты регрессии / Regression equation ratios i-ста-тистика / i-statistics
Капитальные вложения / Выручка / CAPEX (Capital Expenditures) / Revenue 0,6 0,4 7,4 2,2 1,8 0,8
Капитальные вложения/ Выручка / CAPEX (Capital Expenditures) / Revenue 0,1 0,1 0,9 1,6 0,6 1,6
Рентабельность по EBITA / EBITA margin 0,7 0,7 5,2 2,9 8,7 5,1
Рентабельность по EBITA / EBITA margin 0,3 0,1 2,4 3,0 9,4 2,6
Долг/Собственный капитал / D/E (Debt to Equity ratio) -0,1 -0,2 0,0 -0,1 0,0 0,0
ИПЦ / CPI (Consumer Price Index) -0,2 - -2,4 -1,0 - -
Источник / Source: составлено авторами / compiled by the authors.
* Рассчитано и составлено авторами по данным американской компании Capital IO (рус. Капитал Ай Кью), являющейся поставщиком информационных и аналитических услуг для инвестиционных компаний, банков, корпораций).
На основе сопоставления моделей были выявлены определенные черты розничного ритейла данных рынков. В частности, анализ регрессионной модели развивающихся рынков показал высокую значимость для стоимостного мультипликатора такого показателя, как доля САРЕХ в выручке. Увеличение рыночной доли существующих ритейле-ров на развивающихся рынках происходит за счет открытия новых розничных точек, что обуславливает высокие капитальные расходы. Реконструкция и модернизация существующих торговых точек составляют меньшую долю в капитальных расходах
ритейлеров развивающихся рынков. Игроки развивающихся рынков имеют значительный потенциал для консолидации и концентрации рынка. Так, на долю топ-10 розничных сетей в России приходится 28% рынка, в то время как на топ-10 американских ритейлеров — 43% рынка. Рост доли рынка позволяет ритейлерам наращивать доходы и повышать ценность компаний для инвесторов.
Открытие новых магазинов также сопровождается ростом оборотных активов, необходимых для начала работы новой точки продаж. В связи с низкой статистической значимостью фактор изменения
оборотного капитала не включался в модель. Тем не менее прослеживается положительная зависимость данного фактора и стоимостного мультипликатора.
Развитые рынки, напротив, характеризуются зрелостью и высокой концентрацией крупных игроков. Такие показатели, как капитальные затраты, прирост рабочего капитала, являются менее значимыми факторами с точки зрения влияния на стоимостной мультипликатор. Темп роста компаний на развитых рынках также значительно ниже, чем компаний на развивающихся рынках.
Анализ регрессионной модели развитых рынков показал, что для зрелых рынков приоритетное влияние на стоимость бизнеса оказывает устойчивая способность бизнеса приносить доход, поэтому для компаний таких рынков характерно приоритетное значение рентабельности продаж.
Новизной данной работы является применение авторами в регрессионной модели показателя рентабельности по EBITA, где EBITA — прибыль до вычета налогов, процентов, амортизации для нематериальных активов.
На пути при движении от выручки к чистой прибыли можно выделить такие показатели, как EBITDA9, EBITA, EBIT10, EBT11. Показатель EBITDA (прибыль до вычета процентов, налогов и амортизации) представляет собой выручку за вычетом операционных расходов, переменных и постоянных, кроме амортизации. EBITDA показывает прибыль компании до учета величины расходов на поддержание основных и нематериальных активов. EBITA же представляет собой выручку за вычетом переменных и постоянных операционных расходов, кроме амортизации нематериальных активов (далее — НМА).
В отличие от EBITDA, EBITA сглаживает различия в подходах к амортизации НМА, которые могут сильно различаться, например из-за нормативно-правового регулирования сроков жизни торговых марок. А списание гудвилла оказывает значительное влияние на финансовые результаты компаний и может иметь различные основания для его проведения, в том числе диктуемые законодательной базой. Таким образом, EBITA делает более сопоста-
9 EBITDA (Earnings Before Interest, Taxes, Depreciation and Amortization) — прибыль до вычета процентов, налогов и амортизации.
10 EBIT (Earnings Before Interest, Taxes) — прибыль до вычета процентов, налогов.
11 EBT (Earnings Before Taxes) — прибыль до вычета налогов.
вимыми компании, которые активно росли за счет приобретений и поглощений, развивались неорганическим способом. Такие компании аккумулируют на своем балансе значительные величины НМА в виде приобретаемых торговых марок и гудвилла. Активный рост через приобретения характерен для компаний розничной торговли на развивающихся рынках, а компании на зрелых рынках уже имеют на своих балансах накопленные суммы НМА, возникших в результате сделок. ЕВ1ТА позволяет делать анализируемые компании более сопоставимыми, сглаживая различия в подходах к обесценению их НМА, что доказывает необходимость применения данного показателя.
Капитальные инвестиции на развитых рынках, как правило, представляют собой инвестиции, необходимые только для поддержания деятельности на текущем уровне, и в меньшей степени представлены инвестициями в активное расширение и развитие бизнеса. Поддерживающие капитальные инвестиции, как правило, соответствуют величине амортизации, так как, выводя основные средства, компания для продолжения деятельности инвестирует в новое оборудование, возмещающее функции старого оборудования. Капитальные инвестиции не отражаются в отчете о прибылях и убытках: они раскрываются в отчете о движении денежных средств, в частности в инвестиционных потоках. Показатель ЕВ1ТА позволяет учесть инвестиционный аспект, что повышает сопоставимость компаний на развитых рынках.
Таким образом, использование показателя ЕВ1ТА в анализе позволяет сделать выборку розничных компаний развитых и зрелых рынков более сопоставимой. Рентабельность по ЕВ1ТА рассчитывается по свободным средствам, остающимся у компаний после совершения необходимых инвестиций в основные фонды и до признания амортизации по НМА.
Анализ регрессионной модели развивающихся рынков показал, что макропоказатель «среднегодовые темпы роста потребления на одно домохозяйство» стал за пять лет вторым по значимости фактором для развивающихся рынков. Если рассмотреть российский рынок, недавно переживший экономический кризис, то он непосредственно повлиял на состояние отрасли розничной торговли и ее основных игроков, часть из которых потеряла долю рынка, в то время как другая преуспела.
Среднегодовые темпы роста потребления на одно домохозяйство имеют приоритетную значимость
для развитых рынков. Уровень потребительской уверенности оказывает влияние на изменения объема потребления, к которому розничный бизнес является чувствительным. Если на развивающихся рынках возможность усиления консолидации создает потенциал для роста, то на развитых рынках такая возможность уже исчерпана, и макроэкономический показатель потребительского настроения играет важную роль12.
Таким образом, гипотеза о различных факторах стоимости розничного бизнеса на развитых и развивающихся рынках подтвердилась. Для развивающихся рынков наиболее существенным драйвером стоимости является доля капитальных затрат в выручке, а для зрелых развитых рынков — рентабельность продаж. Макропоказатель «темп роста потребления» является важным для обоих рынков.
EBITA позволяет более точно характеризовать розничный бизнес развитых рынков с учетом того, что был сделан вывод о незначительном влиянии инвестиций в капитальные вложения на стоимость бизнеса на развитых рынках.
МЕТОДОЛОГИЯ ПРИМЕНЕНИЯ СРАВНИТЕЛЬНОГО ПОДХОДА В ОЦЕНКЕ СТОИМОСТИ
Сравнительный подход в оценке компаний основывается на использовании компаний-аналогов и сделок с ними, а также оценочных мультипликаторов на основе финансовых показателей компаний и их стоимости либо цены покупки. В отличие от доходного подхода, который предполагает анализ и прогнозирование будущих денежных потоков компании, сравнительный подход имеет меньшую точность, но является полезным для определения диапазона стоимости и проверки результатов, посчитанных с применением доходного подхода.
В рамках сравнительного подхода важным аспектом является отбор сделок или компаний-аналогов, на основе которых рассчитываются значения мультипликаторов. Необходимо, чтобы они были наиболее сопоставимы с объектом оценки, т.е. имели
12 Марханова Е. С. Драйверы и факторы стоимости российских компаний. В тезисах работ финалистов Международного конкурса. VII Евразийский экономический форум молодежи, озаглавленных «Корпоративное управление и инвестиции в глобальной экономике». Екатеринбург: Изд-во Уральского государственного экономического университета; 2016. С. 67-70.
аналогичный вид и масштабы деятельности и были близки по уровню рентабельности [16].
Результаты регрессионного анализа могут использоваться для целей получения более точной оценки стоимости розничного бизнеса в рамках сравнительного подхода, что достигается благодаря более точному подбору аналогов, отбор которых был осуществлен с учетом результатов данного исследования на примере российского ритейлера «Лента». Наличие большого объема данных по розничным компаниям развивающихся рынков и присутствие среди них сопоставимых с «Лентой» компаний позволяют определить мультипликаторы на основе выборки с компаниями только из развивающихся стран. Из выборки 37 компаний развивающихся стран было отобрано 6 ритейлеров, наиболее сопоставимых с «Лентой».
На основе результатов, полученных в ходе регрессионного анализа развивающихся рынков, в качестве приоритетных параметров для отбора сопоставимых компаний были определены такие показатели, как CAPEX/ Выручка, CAGR (5y), темпы роста выручки. Поскольку для сравнительной оценки используется мультипликатор EV / Выручка, компании в выборке должны соответствовать по уровню рентабельности бизнеса. Поэтому в качестве третьего важного показателя для отбора компаний был использован ROIC13.
Отобранные компании имеют самые высокие на своих страновых рынках показатели CAPEX / Выручка. Обращаясь к регрессионной модели, отметим, что среднегодовой темп роста за пять лет потребления на одно домохозяйство у всех отобранных шести компаний высокий: 10% по Колумбии, 9% по Мексике, 15% по Португалии, 7% по России, 12% по ЮАР. Это объясняется тем, что компании отобраны по выборке развивающихся стран (табл. 2).
Для повышения сопоставимости аналогов мультипликаторы были скорректированы на риск за размер в соответствии с премиями за страновой риск в соответствии с Дамодараном и за размер согласно базам Ibbotson SBBI Valuation Yearbook. Проводилась также корректировка мультипликаторов на премию за контроль, так как цена котировок акций ниже стоимости акций в контрольном пакете, поскольку контрольный пакет дает дополнительные преимущества своим владельцам, в отличие от вла-
13 Return on Invested Capital, ROIC — рентабельность инвестированного капитала.
Таблица 2 / Table 2
Оценка методом компаний-аналогов с развивающихся рынков стоимости капитала «Ленты»* / Lenta valuation using market approach based on peers from devepoling markets
Страна / Country Название компании I Company EV|Вырyчка до корректировок I EVIRevenue before adjustments EV|Вырyчка после корректировок I EVIRevenue after adjustments Капитальные вложения I Выручка CAPEXI Revenue CAGR (5y) выручки I 5year Revenue CAGR ROIC Выручка, млрд руб. I Revenue RUB bln
Колумбия / Colombia Almacenes Éxito 0,2 0,1 3% 38% 22% 1 089
Мексика / Mexico El Puerto de Liverpool 1,7 1,4 6% 13% 8% 358
Россия / Russia X5 Retail Group N.V. 0,7 0,6 6% 22% 11% 1,295
Россия / Russia Public Joint Stock Company Magnit 0,8 0,7 5% 21% 10% 1,127
ЮАР / South Africa Woolworths Holdings Limited 0,9 0,9 4% 19% 12% 317
ЮАР / South Africa Shoprite Holdings Limited 0,8 0,7 4% 12% 9% 676
Показатели / Ленты / Lenta indicators 11% 27% 13% 365
Среднее значение EV/Выручка / Average EV/Revenue 0,84 0,74
Медианное значение EV / Выручка / Median EV/Revenue 0,78 0,72
EV «Ленты» по среднему, млрд руб. / Lenta EV based on average multiple, RUB bln 307 271
EV «Ленты» по медиане, млрд руб. / Lenta EV based on median multiple, RUB bln 283 262
Чистый долг, млрд руб. / Net Debt, RUB bln 93 93
Equity «Ленты» по среднему, млрд руб. / Lenta Equity based on average multiple, RUB bln 214 179
Equity «Ленты» по медиане, млрд руб. / Lenta Equity based on median multiple, RuB bln 190 169
Капитализация «Ленты», среднее за I кв. 2018 / Average Lenta Market Capitalization for 10 2018 179
Капитализация Ленты на 31.12.2017 / Lenta Market Capitalization for 31/12/2017 163
Источник/Source: составлено авторами / compiled by the authors. * Рассчитано и составлено авторами по данным Capital IQ.
дельцев неконтрольных пакетов акций. Основное преимущество — это право голоса на собраниях акционеров, посредством которого реализуется участие в управлении компанией.
В результате проведенных корректировок стоимость по медианному значению стала ниже, а стоимость капитала компании, рассчитанная на его основе для сравнения, стала более сопоставимой с фактической капитализацией компании. Стоимость капитала до корректировок на риск за размер была выше ввиду того, что часть компаний выборки по масштабам деятельности больше «Ленты», а большие компании имеют преимущества вследствие экономии на масштабе, обладания рыночной властью благодаря высокой доле на рынке, более низкому профилю рисков. В связи с этим более крупные компании, как правило, награждаются «рыночной премией» по сравнению с другими компаниями отрасли, поэтому без корректировок мультипликаторов аналогов стоимость объекта оценки была завышенной.
Если возможность отбора сопоставимых компаний из стран с аналогичным уровнем риска ограничена, могут применяться аналоги из других географических регионов. Использование корректировок на страновой риск и риск за размер показывает ощутимое улучшение сопоставимости компаний. Однако, несмотря на разную географическую принадлежность, отбор компаний должен основываться на ранее указанных параметрах, актуальных для развивающихся рынков, — САРЕХ / Выручка, среднегодовые темпы роста выручки САСЯ (5у), и Я01С. Для примера была проанализирована другая выборка компаний, подобранная для оценки «Ленты», в которую были включены компании с различной географической принадлежностью, но близкие по указанным показателям, а также по масштабу деятельности — объему выручки (табл. 3). В данном случае без корректировок мультипликаторов была выявлена завышенная стоимость капитала, так как в выборку были также включены компании из развитых стран, которые награждаются «рыночной премией» за меньшие риски (инфляционные, валютные).
С целью расширения рамок исследования были применены элементы сравнительного подхода, результаты которого в оценке используются для подтверждения результатов по доходному методу, которые должны попасть в диапазон значений, найденных по сравнительному подходу. Существует
практика определения нижней и верхней границ диапазона стоимости компании на основе 25, 50 (медиана) 75% перцентилей по значениям выборки мультипликаторов с обоснованием примененного перцентиля. В данном случае применяется 50% перцентиль, что связано с проведением корректировок мультипликаторов компаний-аналогов.
В случае включения в выборку компании с несопоставимыми факторами CAPEX / Выручка среднегодовые темпы роста выручки CAGR (5y), ROIC, несмотря на корректировки, стоимость по медианному значению мультипликаторов была бы ощутимо меньше справедливой стоимости. Таким образом, важно придерживаться сопоставимости показателя CAPEX / Выручка, так как согласно результатам регрессионного анализа он является главным драйвером роста. Авторами была проведена группировка компаний выборки на четыре квантиля по убыванию показателя CAPEX / Выручка (табл. 4).
Помимо взаимозависимости показателей CAPEX / Выручка и EV / Выручка, прослеживается аналогичная взаимосвязь с показателем рентабельности по EBITA и темпами роста выручки. По показателю D/E видна иная тенденция. Компании четвертого квантиля, относящиеся к группе с наиболее низкими рентабельностью, темпами роста и капитальными инвестициями, имеют более высокий финансовый рычаг. Это может объясняться тем, что четвертый квантиль представлен зрелыми компаниями, которые прошли фазу активного развития либо являются отстающими от рынка компаниями, испытывающими трудности в генерировании собственных средств. Из российских компаний в первый квантиль вошли компании «Лента», «Х5», в третий — «Окей», в четвертый — «Дикси». По итогам 1-го полугодия 2018 г. «Магнит» вошел во вторую группу.
По компаниям развитых рынков квантили и взаимосвязь со стоимостным мультипликатором были выстроены на основе показателя рентабельности по EBITA. Результаты расчетов показали активный рост среднего значения рычага D/E в третьем и четвертом квантилях, в которые входят компании с низкой рентабельностью (табл. 5).
Анализ полученных результатов позволил выявить зависимость стоимостного мультипликатора от показателя рентабельности по EBITA — более высокая рентабельность обуславливает более высокий стоимостной мультипликатор.
Таблица 3 / Table 3
Оценка методом компаний-аналогов с развивающихся и развитых рынков стоимости капитала «Ленты»* / Lenta valuation using market approach based on peers from devepoling and developed markets
Страна / Country Компания I Company EV|Выручка до корректировок I EVIRevenue before adjustments EV|Выручка после корректировок I EVIRevenue after adjustments Выручка, млрд руб. I Revenue RUB bln CAGR (5y) выручки I 5 year Revenue CAGR ROIC Капитальные вложения I Выручка CAPEXI Revenue
Япония / Japan Don Quijote Holdings Co., Ltd. 1,2 0,9 446 10% 6% 5%
Южная Корея / South Korea Co., Ltd. 0,4 0,4 445 14% 11% 5%
Мексика / Mexico El Puerto de Liverpool 1,7 1,5 358 13% 8% 5%
ЮАР / South Africa Woolworths Holdings Limited 0,9 0,9 317 19% 12% 4%
Мексика / Mexico Grupo Comercial Chedraui 0,4 0,5 277 8% 14% 3%
США / USA Sprouts Farmers Market, Inc. 0,7 0,5 268 21% 10% 4%
Показатели «Ленты» / Lenta indicators 0,8 0,8 365 27% 13% 11%
Среднее значение EV/Выручка / Average EV/Revenue 0,91 0,75
Медианное значение EV / Выручка / Median EV/Revenue 0,82 0,70
EV «Ленты» по среднему, млрд руб. / Lenta EV based on average multiple, RUB bin 332 273
EV «Ленты» по медиане, млрд руб. / Lenta EV based on median multiple, RUB bin 300 255
Чистый долг, млрд руб. / Net Debt, RUB bin 93 93
Equity «Ленты» по среднему, млрд руб. / Lenta Equity based on average multiple, RUB bln 239 180
Equity «Ленты» по медиане, млрд руб. / Lenta Equity based on median multiple, RuB bln 208 163
Капитализация «Ленты», среднее за I кв. 2018 / Average Lenta Market Capitalization for 10 2018 179
Капитализация Ленты на 31.12.2017 / Lenta Market Capitalization for 31/12/2017 163
Источник/Source: составлено авторами / compiled by the authors. * Рассчитано и составлено авторами по данным Capital IQ.
Таблица 4 / Table 4
Группировка ритейлеров развивающихся рынков по доле CAPEX в выручке* / Retailers from developing
markets grouping by CAPEX share in Revenue
Квантиль/ Ouantile Значение / Value Капитальные вложения / Выручка/ CAPEX/ Revenue EV / Выручка / EV/ Revenue Рентабельность по EBITA / EBITA Margin Среднегодовые темпы роста выручки за 5 лет / Revenue 5-year CAGR Долг/ Собственный капитал / D/E (Debt to Equity ratio)
1-й квантиль / 1st quantile Среднее/ Average 8% 1,47 9% 17% 0,27
Медиана / Median 7% 1,17 7% 17% 0,23
2-й квантиль / 2nd quantile Среднее/ Average 4% 0,88 6% 10% 0,29
Медиана / Median 4% 0,78 6% 10% 0,25
3-й квантиль / 3rd quantile Среднее / Average 3% 0,61 5% 12% 0,26
Медиана / Median 3% 0,42 5% 8% 0,27
4-й квантиль / 4th quantile Среднее/ Average 1% 0,46 4% 10% 0,38
Медиана / Median 1% 0,39 3% 8% 0,32
Источник/Source: составлено авторами / compiled by the authors. * Рассчитано и составлено авторами по данным Capital IQ.
Таблица 5 / Table 5
Группировка ритейлеров развитых рынков по рентабельности по EBITA* / Retailers from developed
markets grouping by EBITA Margin
Квантиль / Ouantile Значение/ Value Рентабельность по EBITA / EBITA Margin EV / Выручка / EV/ Revenue Капитальные вложения / Выручка / CAPEX/ Revenue Среднегодовые темпы роста выручки за 5 лет / Revenue 5-year CAGR Долг/Собственный капитал / D/E (Debit to Equity ratio)
1-й квантиль / 1st quantile Среднее/ Average 9% 1,11 5% 9% 53%
Медиана / Median 8% 0,88 4% 7% 52%
2-й квантиль / 2nd quantile Среднее/ Average 5% 0,63 3% 11% 55%
Медиана / Median 5% 0,63 2% 6% 44%
3-й квантиль / 3rd quantile Среднее/ Average 3% 0,41 3% 6% 88%
Медиана / Median 3% 0,38 3% 7% 51%
4-й квантиль / 4th quantile Среднее/ Average 1% 0,32 2% 4% 78%
Медиана / Median 2% 0,27 2% 4% 55%
Источник/Source: составлено авторами / compiled by the authors. * Рассчитано и составлено авторами по данным Capital IQ.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В отношении розничного бизнеса в статье была выявлена факторологическая зависимость стоимости от финансовых показателей и подтверждена гипотеза о различных драйверах стоимости для ритейлеров на развивающихся и развитых рынках. С целью совершенствования оценочных показателей стоимости традиционный показатель, характеризующий финансовый результат деятельности организации, EBITDA был замещен показателем EBITA, т.е. показателем, не содержащим амортизацию материальных акти-
вов, что является более свойственным для организаций розничной торговли. Разделение компаний на квантили позволило уточнить результаты исследования и сделать выводы, подтверждающие гипотезу авторов. Было установлено, что в качестве ключевого фактора для розничных компаний на развивающихся рынках выступает доля капитальных затрат в выручке, а для ри-тейлеров с развитых рынков — рентабельность продаж. При этом макропоказатель «темп роста потребления населения» является значимым для обоих рынков.
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ
1. Шпилькина Т. А., Долина О. Н. Экономические санкции и их влияние на экономику и финансовою систему России. Вестник Академии. 2016;(1):22-27.
2. Изряднова О. Реальный сектор экономики: факторы и тенденции. Экономико-политическая ситуация в России. 2012;(8):15-17.
3. Kendall M. G. The Analysis of Economic Time-Series; Part 1. Prices. Journal of the Royal Statistical Society. 1953;(96):11-25.
4. Kathleen K. Wiegner. The Tinker Bell Principle. Forbes. 1985;(2):102.
5. Grinblatt M. S., Masulis R. W., Timan S. The Valuation Effects of Stock Dividends. Journal of Financial Economics. 1984;(13):461-490.
6. Ankudinov A., Lebedev O. Investment drivers of shareholder value creation in large publicly traded Russian companies. Investment Management and Financial Innovations. 2014;11(2):77-85.
7. Rubinstein M. E. A Mean-Variance Synthesis of Corporate Financial Theory. Journal of Finance. 1973;(28):167-182.
8. Das M., Newey W. K., Vella F. Nonparametric estimation of sample selection models. The Review of Economic Studies. 2003;70(1):33-58.
9. Andrews D. W.K., Lee I., Ploberger W. Optimal changepoint tests for normal linear regression. Journal of Econometrics. 1996;70(1):9-38.
10. Korhonen I., Peresetsky A. What influences stock market behavior in Russia and other emerging countries? Emerging Markets Finance and Trade. 2016;52(5):1210-1225.
11. Peresetsky A. What drives the Russian stock market: World market and political shocks. International Journal of Computational Economics and Econometrics. 2014;4(1-2):82-95.
12. Vitaliano D. F. Do not-for-profit firms maximize profit? Quarterly Review of Economics & Finance. 2003;43(1):75.
13. Metzer B. L. On profit sharing in the us and the philosophy of profit sharing. Economic & Industrial Democracy. 1981;2(1):97-102.
14. Kaiser K. M.J., Stouraitis A. Reversing corporate diversification and the use of the proceeds from asset sales: the case of thorn EMI. Financial Management (London). 2001;30(4):63.
15. O'Brien T. Carowinds new cart program generating extra sales, income. Amusement Business. 1995;107(23):27-28.
16. Власова О. А. Эволюция теории управления стоимостью компании: нефинансовые драйверы. Российский экономический интернет-журнал. 2009;(1):114-122.
REFERENCES
1. Shpilkim T. A., Dolina O. N. Economic sanctions and their impact on the economy and financial system of Russia. VestnikAkademii = Bulletin оf еheAcademy. 2016;(1):22-27. (In Russ.).
2. Izryadnova O. Real sector of economy: factors and trends. Ekonomiko-politicheskaya situatsiya v Rossii = Economic and political situation in Russia. 2012;(8):15-17. (In Russ.).
3. Kendall M. G. the Analysis of Economic time-Series; Part 1. Prices. Journal of the Royal Statistical Society. 1953;(96):11-25.
4. Kathleen K. Wiegner. The Tinker Bell Principle. Forbes. 1985;(2):102.
5. Grinblatt M. S., Masulis R. W.S. Timan, The Valuation Effects of Stock Dividends. Journal of Financial Economics. 1984;(13):461-490.
6. Ankudinov A., Lebedev O. Investment drivers of shareholder value creation in large publicly traded Russian companies. Investment Management and Financial Innovations. 2014;11(2):77-85.
7. Rubinstein M. E. A Mean-Variance Synthesis of Corporate Financial Theory. Journal of Finance. 1973;(28):167-182.
8. Das M., Newey W. K., Vella F. Nonparametric estimation of sample selection models. The Review of Economic Studies. 2003;70(1):33-58.
9. Andrews D. W.K., Lee I., Ploberger W. Optimal changepoint tests for normal linear regression. Journal of Economics. 1996;70(1):9-38.
10. Korhonen I., Peresetsky A. What influences stock market behavior in Russia and other emerg ing countries? Emerging Markets Finance and Trade. 2016;52(5):1210-1225.
11. Peresetsky A. What drives the Russian stock market: World market and political shocks. International Journal of Computational Economics and Economics. 2014;4(1-2):82-95.
12. Vitaliano D. F. DO not-for-profit firms maximize profit? Quarterly Review of Economics & Finance. 2003;43(1):75.
13. Metzer B. L. On profit sharing in the us and the philosophy of profit sharing. Economic & Industrial Democracy. 1981;2(1):97-102.
14. Kaiser K. M.J. A. Stouraitis Reversing corporate diversification and the use of the proceeds from asset sales: the case of thorn EMI. Financial Management (London). 2001;30(4):63.
15. O'Brien T. Carowinds new cart program generating extra sales, income. Amusement Business. 1995;107(23):27-28.
16. Vlasova O. Evolution of the theory of company value management: non-financial drivers. Russian economic online magazine. 2009;(1):114-122. (In Russ.).
ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ
Виктория Борисовна Фролова — кандидат экономических наук, профессор Департамента корпоративных финансов и корпоративного управления, Финансовый университет, Москва, Россия viktorinafrolova@mail.ru
Татьяна Фэнюевна Хань — финансовый аналитик, ООО «ПрайсвотерхаусКуперс Консультирование»,
Москва, Россия
ytan@bk.ru
ABOUTTHE AUTHORS
Frolova Victoria B. — PhD (Economics), full professor, the Corporate Finance and Corporate Governance
Department, Financial University, Moscow, Russia
viktorinafrolova@mail.ru
Khan Tatyana F. — Financial Analyst, PricewaterhouseCoopers Consulting, Moscow, Russia ytan@bk.ru
