Оценка компаний. Анализ и прогнозирование с использованием отчетности по МСФО - читать онлайн книгу. Автор: Ник Антилл, Кеннет Ли cтр.№ 57

читать книги онлайн бесплатно
 
 

Онлайн книга - Оценка компаний. Анализ и прогнозирование с использованием отчетности по МСФО | Автор книги - Ник Антилл , Кеннет Ли

Cтраница 57
читать онлайн книги бесплатно

Казначейству компании или банку, консультирующему казначейство компании, скорее всего, придется моделировать каждый транш долга и детализировать краткосрочную задолженность, денежные средства и эквиваленты денежных средств. Ниже представлен промежуточный вариант, но он поможет определиться с направлением дальнейшего продвижения.

Поскольку в балансе компании Metro общая задолженность показана одной строкой, также она приведена в модели, однако ниже показан подход, который можно использовать для разделения прогнозов долгосрочного и краткосрочного долга.

Общий подход состоит в моделировании долгосрочной задолженности как независимой переменной. Отчеты и счета дают представление о сроках выплаты долгов холдинга, и эти данные могут быть использованы в модели. Изменения долгосрочной задолженности в каждом году могут быть введены отдельной строкой. Разумеется, это имеет смысл, если известны прогнозы балансов, а также известно, какой будет финансовая структура компании при отсутствии таких произвольных заимствований или погашений долгов.

Денежные средства и краткосрочная задолженность будут зависимыми переменными, с простым правилом их разделения. Нужно определить минимальную потребность компании в денежных средствах, любой образующийся излишек наличности будет направлен на уплату краткосрочного долга. Ясно, что невозможно уплатить краткосрочный долг так, чтобы задолженность стала отрицательной. Поэтому в случае полного погашения краткосрочных долгов излишки наличности будут превышать минимальную операционную потребность в денежных средствах.

В случае нехватки денежных средств логика модели следующая. Так как не было выпусков акций и облигаций, а компания нуждается в определенном минимальном уровне наличности, единственный способ ее пополнить – осуществить дополнительные краткосрочные заимствования. Таким образом, краткосрочная задолженность увеличивается, чтобы поддерживать уровень денежных средств компании не ниже минимального операционного.

Краткосрочный долг здесь рассматривается как некий «револьвер», т. е. не прогнозируются изменения краткосрочной задолженности, а предполагается, что ежегодно краткосрочный долг гасится и при необходимости заимствуется новая сумма. Если нет необходимости в средствах, то нет и долга.

При приближении срока погашения долгосрочных заимствований, если их требуется выплатить менее чем через один год, они переходят из разряда долгосрочного в разряд краткосрочного долга и затем выплачиваются спустя двенадцать месяцев. Поэтому в модели необходимо предусмотреть обязательные выплаты по долгосрочному долгу на год раньше срока, чтобы отразить переход задолженности из долгосрочной в краткосрочную.

Поскольку модель компании Metro следует формату баланса компании, она более простая. В разделе «задолженность» по умолчанию предполагается отсутствие любого изменения долга. Это положение может быть пересмотрено после составления прогноза. Пенсионный резерв (единственный резерв, который моделируется) включен в раздел «задолженнось», поскольку он учитывается при расчете процентов и в модели подобно долгу. Изменение долга отражается в соответствующей строке прогноза денежных потоков, это один из факторов изменения остатка наличных денежных средств.

1.12. Баланс

Как система двойной записи имела одной из своих задач возможность проверить качество бухгалтерских отчетов, так и прогнозные балансы в модели должны способствовать проверке согласованности проделанных расчетов.

Для этого каждый показатель баланса должен быть оценен отдельно, активы и обязательства должны быть раздельно суммированы и взаимно сверены. Если тот или иной показатель баланса используется в качестве «балансирующей строки» (все активы минус прочие обязательства или как-то еще), баланс не может служить для проверки согласованности модели.

Если баланс сходится без дополнительных манипуляций, то вряд ли в других частях модели имеются ошибки. Отдельные показатели в той или иной строке могут оказаться нелепыми, но они согласованы. В дальнейшем нужно избавиться от необоснованных прогнозов, но уже не надо будет думать об их несогласованности.

Следует вспомнить, что на этой стадии в прогнозе (в счете прибылей и убытков) по-прежнему не учтены проценты. Отметим, что сначала необходимо присоединить к модели баланс, и лишь затем начисленные проценты могут быть вставлены в счет прибылей и убытков. Причина в том, что какое бы программное обеспечение ни применялось, включение процентных начислений делает модель циклической: процент – это функция среднего объема задолженности, средний объем задолженности – функция объема долга на конец года, объем долга на конец года – функция процентных начислений. Программное обеспечение типа Excel может справиться с подобными спиралями, но они делают модели более сложными для проверки. Лучше сначала проверить, что баланс сходится, и лишь потом включать проценты в счет прибылей и убытков. В табл. 5.1 в отчете о прибылях и убытках, балансе и отчете о движении денежных средств учтены начисленные проценты.

2. Коэффициенты и сценарии

Те, кто имеет ограниченный опыт моделирования и оценки компаний, совершают одну ошибку, которую, впрочем, можно понять: им кажется, что если они ввели в модель разумные исходные данные, то это обеспечит и разумные выводы модели. К сожалению, это не так. Причина в том, что для каждого входного параметра имеется достаточный диапазон правдоподобных значений, которые можно использовать. Но некоторые сочетания правдоподобных входных параметров могут привести к неправдоподобным выводам.

Простой пример относится к росту и капитальным затратам. Естественно, они взаимосвязаны. Для каждого имеется свой диапазон разумных значений. Но если взять наиболее оптимистический правдоподобный рост доходов и наименьший, хотя тоже правдоподобный, объем инвестиций на следующие пять лет, получатся совершенно неправдоподобные прогнозы.

Это простой случай, но возможны и другие, более сложные. Представим отрасль, имеющую ярко выраженный циклический характер, причем фактором ее экономического цикла выступают колебания валового национального продукта, влияющие на спрос. Анализ истории компании показал, что два фактора определяют ее прибыльность: объем продаж и норма рентабельности. Но почти наверняка окажется, что существует тесная связь между периодами высоких темпов роста объема продаж и периодами высокой нормы прибыли (поскольку производственные мощности почти полностью исчерпаны), а также между периодами слабого и даже отрицательного роста продаж и периодами низкой нормы прибыли (по причине неполного использования производственных мощностей). Там, где, как может показаться, прибыль зависит от двух параметров, на самом деле ее определяет только один (размер продажи), а другая (норма рентабельности) оказывается зависимой переменной. Выявить такие связи не всегда просто, но это ключ к выработке разумных прогнозов.

Хотя такой анализ невозможно четко формализовать и автоматизировать и понимание подобных зависимостей в разных отраслях экономики требует определенного навыка, для облегчения задачи можно свести в одной таблице все ключевые коэффициенты, вытекающие из модели. Их надо распределить по категориям: темпы роста, норма рентабельности, оборачиваемость капитала, доходность на капитал и финансовый рычаг.

Вернуться к просмотру книги Перейти к Оглавлению Перейти к Примечанию