Тема 6. Применение анализа чувствительности в оценке компании при слияниях и поглощениях

Анализ чувствительности какой-либо модели или процесса представляет собой процедуру, в рамках которой выявляется чувствительность, т.е. восприимчивость решения модели к исходным, переменным данным.

В принципе, можно провести параллели между понятием чувствительности модели и широко применяемым в микроэкономическом анализе понятием эластичности. Коэффициент эластичности как раз и показывает чувствительность одной переменной (зависимой, т.е. функции) к изменению значений другой или других переменных (независимой переменной, т.е. аргумента).

Предположим, некоторый процесс можно условно описать функцией:

Y = f(X).

Тогда эластичность переменной Y к X можно определить по формуле (см. формулу 4): E(y,x) = (dY/Y)/(dX/X) = (dY/dX)/(X/Y) (4)

Относительно чувствительности зависимой переменной Y к изменению независимой переменной X выделяют следующие виды эластичности.

Единичная эластичность (E=1) – в случае, когда процентное изменение переменной X (например на 1%) ведет к такому же процентному изменению переменной Y.

Неэластичная функция Y=f(X) наблюдается в том случае, когда процентное изменение независимой переменной X не приводит к какому-либо изменению функции Y (при E=0).

Совершенная эластичность функции Y=f(X) имеет место, когда незначительное изменение переменной X приводит к бесконечно большому процентному изменению зависимой переменной Y.

При применении анализа чувствительности для оценки целесообразности сделок по слияниям и поглощениям компаний рассматриваются различные варианты развития бизнеса на основе анализа исторических данных и определяется влияние каждого отдельного варианта при его осуществлении на финансовые показатели компании (например, на объем выручки, операционной прибыли до налогообложения и уплаты процентов – EBIT, т.п.).

Анализ чувствительности, как показано выше в примере с эластичностью, можно использовать для определения влияния какого-либо одного фактора на результативный показатель, однако мы будем использовать имитационное моделирование в увязке с анализом чувствительности как метод, позволяющий внести необходимые корректировки не одного, а ряда исходных данных и определить конечные финансовые показатели. Для этого разрабатываются специальные методики расчета, поскольку корректировки можно вносить как агрегировано, на уровне итоговых показателей, так и детально - в рамках рассмотренной имитационной модели можно это осуществлять, например, с использованием прогнозирования по методу Монте-Карло.

Наиболее простой способ – вносить изменения уже в итоговые показатели. Например, если мы знаем, что ожидается потеря заказчика, продажи которому составляют 30% всего объема продаж, то можно было бы в прогнозных целях просто уменьшить итоговое значение предполагаемой выручки от продаж на 30%. Этот метод эффективен при построении агрегированного прогноза проформ финансовой отчетности, как описано в предыдущем разделе (в рамках «экспресс-прогноза»).

Однако такой метод расчета является неточным вследствие того, что не учитывает влияния всех факторов, а также вследствие необходимости внесения множества различных корректировок (изменения в прогнозируемых значениях ставок процента по кредитам, ставки налога на прибыль, объемов продаж, др.).

Поэтому более точным является метод построения всей цепочки расчета финансовых показателей и внесение корректировок в исходные данные с последующим отслеживанием изменения результатов.

С учетом вышесказанного мы будем использовать имитационную модель деятельности компании – международного туроператора, описанную в предыдущем разделе.

В данном анализе мы опираемся на следующее важное утверждение относительно сравнения методов оценки, а также построения и сравнения моделей в принципе (мы не приводим доказательства этого утверждения, а лишь постулируем его в качестве критерия дальнейшего анализа).

В том случае, если какая-либо переменная в модели или фактор стоимости являются неконтролируемыми, т.е. не могут быть изменены в результате наших целенаправленных действий, то желательно использование менее чувствительной модели или метода оценки.

Соответственно справедливо и обратное - если какие-либо переменные модели (в нашем случае факторы стоимости) могут быть контролируемы, то предпочтительным является использование более чувствительной модели (или метода анализа и расчета стоимости), т.к. это приводит к более точному анализу, прогнозу и, в данном случае, оценке.

Перейдем к результатам расчетов в соответствии с описанной выше методикой и попытаемся сделать ряд выводов на основе полученных данных.

В предыдущем разделе главы мы построили имитационную модель и осуществили увязку всех исходных данных с проформами финансовой отчетности - бухгалтерского баланса компании, отчета о прибылях и убытках и отчета о движении денежных средств. При построении модели мы специально заложили возможность изменения любого из факторов модели в процентном отношении.

Данная увязка всех данных модели с результатами позволяет выделить факторы, критичные для конкретной компании, т.е. оказывающие существенное влияние на такие показатели, как EBIT, прибыль до или после налогообложения, стоимость компании, рассчитанная по какому-либо методу (например, в рамках доходного подхода). Выделение факторов на данном этапе необходимо для их более точного прогнозирования и повышения точности модели: на предыдущем шаге поводился прогноз всех исходных данных агрегировано, а после выделения факторов можно акцентировать внимание именно на более тщательном прогнозировании этих, критичных, факторов (например, как было сказано выше, с использованием нормального или скошенного распределения в рамках прогнозирования по методу Монте-Карло). Сам же критерий не является столь важным: такое допущение делается исходя из того, что в данном случае нам не нужно определять разницу между влиянием различных факторов на стоимость компании – необходимо лишь отобрать факторы, в принципе оказывающие существенное влияние на стоимость бизнеса для конкретной компании с конкретной структурой капитала (при этом мы считаем, что она является типичной для отрасли).

В качестве критерия критичности того или фактора мы выбрали прибыль после налогообложения, поскольку данный показатель наиболее полно отражает влияние всех факторов (по сравнению, например, с такими, как EBIT, EBITDA и т.п.). Далее мы осуществили следующие шаги.