Расчет дисконтированного потока наличности помогает сконцентрироваться на нужных моментах, определить риски и отделить победителей от побежденных.
В современную эпоху дешевых и доступных финансовых ресурсов Интернет-предприниматели весьма преуспели в деле быстрой трансформации своих бизнес-идей в миллиарднодолларовые рыночные оценки, которые явно противоречат здравому смыслу с точки зрения прибыльности, коэффициента «цена акции/чистая прибыль на акцию» и краткосрочного анализа рынков капитала. Оценка этих компаний — быстрорастущих, высокорискованных и имеющих значительные убытки — очень сложная проблема; некоторые аналитики даже считают ее безнадежной.
В предлагаемой статье мы пытаемся решить эту проблему с помощью классического подхода — расчета дисконтированного потока наличности (ДПН), который дополняется использованием микроэкономического анализа и сценариев взвешивания по вероятностям. Хотя процедура ДПН имеет подозрительный ретрооттенок, мы полагаем, что именно она работает там, где другие методы терпят неудачу, подчеркивая тем самым, что базисные экономические и финансовые категории сохраняют свою непреходящую ценность даже на малоисследованной Интернет-территории [1]. Тем не менее важно не забывать, что хотя описываемые нами методы оценки помогают ограничить и квантифицировать неопределенность, они не могут устранить ее полностью. Интернет-акции характеризуются высокой колеблемостью, и они еще долго будут сохранять это свойство, поскольку в его основе лежат серьезные причины.
Дисконтирование потоков наличности в условиях, когда нет предмета для дисконтирования
Существует три главных фактора, осложняющих оценку Интернет-компаний, причем эти факторы тесно связаны между собой. Во-первых, эти фирмы, как и многие вновь созданные компании (start-ups), обычно являются убыточными или низкорентабельными в течение нескольких лет; частично это объясняется значительными расходами на маркетинг (с целью привлечения клиентов), которые необходимо списывать сразу и полностью из текущих доходов. Во-вторых, темпы роста этих компаний очень велики: нередки случаи, когда за короткий период оборот компании увеличивается в 100 и более раз. Наконец, судьба этих компаний весьма неопределенна.
Оценка, основанная на кратких формулах (например, коэффициент «цена акции/чистая прибыль на акцию» и мультипликатор оборота), не имеет смысла в ситуации, когда прибыли нет, а выручка растет в геометрической прогрессии. Некоторые аналитики предлагают такие ориентиры, как мультипликатор клиентской базы или оборота на три года вперед. Однако эти методы принципиально ошибочны: от использования трех- или даже пятилетнего горизонта прогнозирования будет не слишком много толку, если период высокого роста продлится еще лет десять. И что еще важнее, подобные «методы кратких формул» не учитывают уникальности каждой отдельной компании.
Наилучший способ оценки Интернет-компаний — это возвращение к базисным экономическим понятиям, таким как метод дисконтированного потока наличности (discounted cash flow, DCF), который, к примеру, нивелирует различие между израсходованными и капитализированными вложениями, поскольку особенности их отражения в бухгалтерском учете не влияют на расчет потока наличности. Отсутствие сколько-нибудь значительной исторической статистики и прибыли в качестве базиса для расчета коэффициента «цена акции/чистая прибыль на акцию» также не имеет значения, так как метод ДПН, полагаясь исключительно на прогнозы деятельности компании, вполне в состоянии определить стоимость бизнеса, который является убыточным в течение нескольких первых лет своего существования. Данный метод не устраняет необходимости сложных прогнозных расчетов, однако он использует согласованный подход к проблемам сверхвысоких темпов роста и неопределенности.
Мы полагаем, что читатель имеет некоторое представление о методе ДПН. Чтобы сделать его более подходящим для оценки Интернет-компаний, необходимо использовать три «хитрости»:
• начинать с фиксированной временной точки в будущем и затем возвращаться в настоящее;
• применять сценарии взвешивания по вероятностям, чтобы как можно более точно решить проблему высокой неопределенности;
• прибегать к классическим аналитическим инструментам для понимания глубинных экономических процессов в этих компаниях и прогнозирования их деятельности в будущем.
Мы проиллюстрируем эту процедуру на примере оценки типичной Интернет-компании — Amazon.com. За четыре года деятельности она создала десятимиллионную клиентскую базу и расширила ассортимент предлагаемой продукции — от книг до компакт-дисков, видеокассет, цифровых видеодисков, игрушек, бытовой электроники, а также начала проводить аукционы. Кроме того, были осуществлены инвестиции в известные торговые марки Интернет-бизнеса, такие как pets.com и drugstore.com. С конца сентября 1999 г. компания предоставляет право другим магазинам продавать свои товары на сайте Amazon.com в рамках партнерской программы. Amazon.com стала настоящим символом новой экономики: маркетинговые исследования показывают, что 101 млн американцев знают эту торговую марку.
Деятельность компании была вознаграждена высоким показателем рыночной капитализации — 25 млрд долл. на середину ноября 1999 г. [2] При этом у Amazon никогда не было прибыли; ожидается, что в 1999 г. убытки составят не менее 300 млн долл.[3] В результате компания оказалась в фокусе дебатов о значительной переоценке Интернет-акций.
Старт из будущего
При прогнозировании деятельности быстрорастущих компаний, подобных Amazon, нельзя «зацикливаться» на их текущем состоянии. Вместо того чтобы стартовать из настоящего (обычная практика оценки по методу ДПН), нужно представить, как могла бы выглядеть данная отрасль и данная компания в будущем (когда она эволюционирует от теперешнего нестабильного состояния быстрорастущего бизнеса и высоких темпов роста к устойчивому положению и умеренным темпам роста), а затем проделать обратную экстраполяцию на сегодняшнюю ситуацию. Будущее состояние компании необходимо определять по таким показателям, как предельная доля рынка, которая может быть захвачена исследуемой компанией; средний объем продаж на одного клиента; устойчивая валовая прибыль. Не менее важным, чем определение будущих параметров отрасли и компании, является нахождение той временной точки в будущем, откуда начинается обратный отсчет. Поскольку Интернет-компании — новые компании, экономические процессы в них станут сколько-нибудь стабильными как минимум лет через 10 — 15.
Посмотрите, чего Amazon уже достигла. Ее способность вторгаться в различные сферы и добиваться в них доминирования беспрецедентна как для офлайновой, так и для онлайновой экономики. Например, в 1998 г. ей потребовалось лишь чуть больше трех месяцев, чтобы отодвинуть компанию CDNOW на второе место среди онлайновых поставщиков музыкальных записей. В начале 1999 г. она за 45 дней стала лидером среди онлайн-торговцев видеозаписями; недавно вышла на первое место по объемам продаж бытовой электроники всего за 10 дней.
Основываясь на этих достижениях, попробуем составить более или менее оптимистический сценарий. Предположим, что Amazon станет второй Wal-Mart (эта крупнейшая американская компания розничной торговли радикально изменила торговую отрасль и захватила значительную долю продаж на своих целевых рынках). Скажем, к 2010 г. Amazon останется ведущей онлайновой компанией розничной торговли, а также утвердится в качестве лидирующего розничного торговца — как в онлайне, так и в офлайне — в определенных рыночных сегментах. Если компании удастся захватить соответственно 13%-ную и 12%-ную доли общего книжного и музыкального рынка, а также подчинить себе некую сравнимую долю некоторых других сегментов рынка, то ее оборот в 2010 г. достигнет 60 млрд долл. (оборот Wal-Mart предположительно составит 300 млрд долл.).
Какую маржу операционной прибыли [4] сможет получить Amazon на эти 60 млрд долл.? Доминирующее положение компании на рынке, вероятно, увеличит ее покупательную способность (т. е. даст ей возможность приобретать огромные партии товаров со значительными скидками). Не забудем также, что Amazon получит дополнительные доходы и пойдет на определенные издержки от использования ее сайта другими розничными торговцами. В целом, в соответствии с этим вполне оптимистическим сценарием компания, скорее всего, получит маржу несколько выше обычного для этого сектора уровня в 11%.
А как насчет капитала? По данному сценарию, компании наверняка потребуется меньше «рабочего» (чистого оборотного) капитала [5] и основного капитала, чем обычным компаниям розничной торговли. При любом сценарии ей придется держать меньше запасов, чем конкурентам (поскольку она может сконцентрировать запасы на нескольких складах), а торговые здания ей не понадобятся вовсе. Мы полагаем, что в 2010 г. коэффициент оборачиваемости капитала (объем продаж, разделенный на сумму основного и чистого оборотного капитала) Amazon составит 3,4 в сравнении с 2,5 в среднем по отрасли.
Объединяя указанные соображения, получаем следующий финансовый прогноз на 2010 г.:
• оборот — 60 млрд долл.
• операционная прибыль — 7 млрд долл.
• совокупный капитал (сумма основного и чистого оборотного капитала ) — 18 млрд долл.
Мы также полагаем, что в 2011–2025 гг. среднегодовые темпы роста оборота Amazon составят 12%, а после 2025 г. они снизятся до 5,5% и будут лишь немного превышать прогнозируемые номинальные темпы роста валового внутреннего продукта США [6]. Чтобы оценить текущую (т. е. современную, сегодняшнюю) стоимость компании, мы дисконтируем будущие потоки наличности (будущую стоимость) обратно к настоящему моменту времени. В результате текущая стоимость (включая оценки будущих потоков наличности после 2025 г.) составит 37 млрд долл. [7]
Как можем мы с достаточной уверенностью прогнозировать на десять или более лет вперед суммы потоков наличности для компании, подобной Amazon? А мы и не можем. Но нашей целью не является точное определение того, что произойдет. Мы хотим описать то, что может произойти.
Взвешивание по вероятностям
Неопределенность — самая трудная часть оценки быстрорастущих технологических компаний, и использование сценариев взвешивания по вероятностям — простой и прямой способ решения этой проблемы. Преимущество такой модели еще и в увеличении прозрачности важнейших допущений и взаимосвязей. Использование сценариев взвешивания по вероятностям требует, чтобы мы повторили описанный выше процесс оценки того комплекта финансовых показателей, которых компания достигнет в будущем, для полного спектра возможных сценариев, одних — более, других — менее оптимистичных. Для компании Amazon было разработано четыре сценария (табл. 1).
По сценарию А в 2010 г. Amazon является второй в США компанией на общем рынке онлайновой и офлайновой розничной торговли. Поскольку это главным образом онлайновая компания, используемый ею капитал намного меньше, чем у традиционных компаний. Маржа операционной прибыли у Amazon гораздо выше, чем в среднем по отрасли: даже если цены на продаваемые компанией товары не сильно отличаются от цен других онлайновых розничных торговцев, Amazon получает бoльшую прибыль благодаря меньшим операционным издержкам и возможности получить более значительные скидки на огромные партии товаров. Этот сценарий означает, что стоимость компании в четвертом квартале 1999 г. составляет 79 млрд долл.
В соответствии со сценарием B (расчеты именно по этому сценарию описаны выше) в 2010 г. доходы Amazon почти так же высоки, как и в сценарии A, но маржа прибыли и потребность в капитале находятся между первым сценарием и показателями традиционных компаний. По второму сценарию стоимость Amazon’a в четвертом квартале 1999 г. — 37 млрд долл.
В сценарии C компания становится в 2010 г. довольно крупным розничным торговцем (хотя и не столь крупным, как в сценарии B), а ее экономические показатели уже ближе к уровню офлайновых фирм. Третий сценарий определяет текущую стоимость на уровне 15 млрд долл.
Наконец, по сценарию D Amazon является в 2010 г. относительно заметной торговой компанией, чьи экономические индикаторы соответствуют тем, что характерны для ее традиционных соперников. Онлайновая розничная торговля повторяет развитие других форм бизнеса, и в каждой сфере формируется множество конкурирующих между собой корпораций. Конкуренция приводит к тому, что большую часть выигрыша от онлайн-предпринимательства получают потребители. Этот сценарий дает оценку Amazon’a лишь в 3 млрд долл.
Итак, у нас есть четыре сценария, в которых стоимость компании колеблется от 3 до 79 млрд долл. Хотя спред (разрыв между min и max) довольно внушителен, каждый сценарий вполне реален [8]. Теперь наступает критическая фаза присваивания вероятностей и расчета итоговой оценки стоимости Amazon.com (табл. 2). Мы даем низкую вероятность — 5% — сценарию А, поскольку хотя компания и может достичь сверхвысокой эффективности, конкуренция наверняка этого не допустит. Сегодняшнее превосходство Amazon’a над соперниками предполагает, что невысока вероятность и сценария D. А вот сценарии B и C, предполагающие неплохие темпы роста и разумные уровни эффективности, — наиболее вероятны.
Взвесив оценку каждого сценария по его вероятности и сложив эти четыре взвешенные оценки, мы получаем 23 млрд долл. — величину, которая и является рыночной стоимостью компании на 31.10.1999 [9]. Таким образом, представляется, что рыночную оценку Amazon’a можно подтвердить внушающими доверие расчетами.
Теперь, однако, посмотрим на чувствительность представленной оценки к изменению вероятностей. Как показывает табл. 3, относительно незначительные перемены в присвоенных сценариям вероятностях приводят к заметным колебаниям итоговой цифры. Действительно, высокая колеблемость котировок акций у таких компаний, как Amazon, усугубляется даже небольшими сдвигами во взглядах рынка на вероятность того или иного варианта. И с этой высокой колеблемостью ничего нельзя поделать.
От вероятности к реальности
Последний трудный момент в оценке быстрорастущих компаний — соотнесение сценариев будущего развития с сегодняшними показателями. Как отличить будущего Интернет-счастливца от будущего Интернет-банкрота? Тут главную роль играет знание классической микроэкономики и стратегических принципов, поскольку и для построения обоснованных бизнес-сценариев, и для понимания сути конкретного бизнеса необходимо знать, что в действительности движет процессом создания стоимости. Для Amazon’a и многих других Интернет-компаний весьма полезен метод «анализа ценности клиента». Этот метод базируется на следующих пяти показателях:
• средняя выручка на одного клиента в год (от покупки товаров клиентом), а также доходы от размещения на сайте рекламы и от вносимой другими магазинами арендной платы за место на сайте для продажи их товаров;
• общее число клиентов;
• контрибуционная маржа на одного клиента (до вычета затрат на привлечение клиентов);
• стоимость привлечения одного клиента;
• показатель «вспенивания» клиентской базы (доля ежегодно теряемых клиентов).
Посмотрим, как Amazon сможет достигнуть финансовых индикаторов, предусмотренных сценарием В, и сравним их с текущим состоянием компании. В табл. 4 показано, что наиболее серьезные сдвиги в предстоящие десять лет коснутся количества клиентов и средней выручки на одного клиента. В сценарии В клиентская база компании увеличивается с 9 млн пользователей в 1999 г. до 120 млн в 2010 г. (по всему миру, включая 84 млн пользователей в США и 36 млн в других странах). Мы полагаем, что Amazon останется онлайновым розничным торговцем номер один в США и займет заметную позицию в Интернет-торговле за границей.
По сценарию В получается, что средний оборот на одного клиента должен вырасти до 500 долл. к 2010 г. (со 140 долл. в 1999 г.). В эти 500 долл. могут войти: два компакт-диска по 15 долл., три книги по 20 долл., два флакона духов по 30 долл. и один персональный органайзер за 350 долл. Предполагается, что Amazon сохранит доминирование на своих исходных рынках книг и музыкальных записей, а также вторгнется на смежные рынки и на них, возможно, добьется лидерства.
В данном сценарии контрибуционная маржа на одного клиента (до вычета затрат на привлечение клиентов) составляет 14%, что соответствует показателям Wal-Mart. Несмотря на конкуренцию, эта величина представляется вполне разумной, учитывая способность Amazon’a к достижению экономии на масштабах с помощью таких способов, как сдача Web-пространства в аренду.
Стоимость привлечения одного клиента в 2010 г. составит для компании 50 долл. Тенденция этого показателя к росту по мере вовлечения все большего числа клиентов в онлайновую торговлю не мешает считать его также обоснованным — в случае, если компания сможет добиться лидерства своей торговой марки на рынке и тем самым экономить на рекламе. Стоимость привлечения новых клиентов тесно связана с долей ежегодно теряемых клиентов, 25%-ный уровень которой означает, что новый клиент остается верен компании в среднем 4 года. Это свидетельствует о том, что предлагаемые товары весьма притягательны для покупателей, и об очень высокой «лояльности» клиентов (или, может быть, об их ужасной лени).
Анализируя таким способом показатели, характеризующие клиентскую базу, можно получить информацию, необходимую для оценки правильности присвоенных различным сценариям вероятностей. Рассмотрим, как будут развиваться две гипотетические молодые Web-компании — Лояльность.сом и Оборот.сом — имеющие различные характеристики клиентских баз (табл. 5). В 1999 г. финансовые показатели этих компаний одинаковы — 100 млн долл. оборота и 3 млн долл. операционного убытка. Однако углубленный анализ с использованием индикаторов клиентской базы выявляет значительные различия.
У компании Лояльность.сом ценность одного клиента составит в среднем за пять лет 50 долл., а у компании Оборот.сом — минус 1 долл. за два года. Разница в ценности клиентов отражает, во-первых, разницу в доле ежегодно теряемых клиентов (20% у первой компании против 46% у второй) и гораздо более высокую стоимость привлечения одного клиента у компании Оборот.сом.
 |
| Рис. 1 Долгосрочный прогноз: гипотетический пример |
Таким образом, хотя Оборот.сом демонстрирует более высокий показатель выручки на одного клиента, чем Лояльность.сом, и обе компании имеют одинаковую контрибуционную маржу, экономическая модель первой компании является гораздо менее устойчивой. Компании Лояльность.сом будет значительно легче расти, так как ей не понадобится находить каждый год столько новых клиентов, сколько компании Оборот.сом. И поскольку у первой стоимость привлечения одного клиента существенно ниже, постольку она быстрее перешагнет порог рентабельности. Если рассматриваемые компании осуществят одинаковые капиталовложения в привлечение новых клиентов в течение ближайших десяти лет и если прочие факторы останутся неизменными, то темпы роста оборота и операционной прибыли у них будут принципиально различаться (см. рисунок). Это, в свою очередь, будет означать, что их оценки по методу ДПН окажутся совершенно разными, несмотря на схожие текущие финансовые показатели.
Неопределенность никуда не денется
Используя модифицированный метод ДПН, описанный в данной статье, мы сможем давать вполне разумную оценку компаниям, кажущимся на первый взгляд совершенно неразумными. Ведь инвесторы и компании, вступающие на быстрорастущие рынки, подобные тем, что связаны с Интернетом, сталкиваются с огромной неопределенностью. Посмотрите, что может произойти к 2010 г. в соответствии с нашими четырьмя сценариями, с инвестором, который в 1999 г. купил акцию Amazon.com.
Если реализуется сценарий А, то инвестор получит доходность в 23% годовых, и выйдет так, что в 1999 г. имела место значительная недооценка Amazon’a рынком. Если же реализуется сценарий С, то инвестор получит доходность в 7% годовых, и тогда окажется, что в 1999 г. компания была сильно переоценена. Эти высокие/низкие доходности нельзя, однако, объяснять тем, что в 1999 г. цена акций была иррациональна; такой разброс свидетельствует лишь о высокой неопределенности.
Значительная доля этой неопределенности связана с проблемой угадывания будущего победителя на обширном конкурентном поле: среди большого числа первоначальных открытых размещений акций высокотехнологических компаний отнюдь не каждая Интернет-компания становится второй Microsoft или Cisco Systems. История свидетельствует, что лишь немногие игроки выиграют, тогда как подавляющее большинство канет в Лету, и что трудно предсказать, какие компании станут процветать, а какие нет [10]. Ни инвесторы, ни сами компании ничего не могут поделать с этой неопределенностью — именно поэтому теоретики все время твердят, что инвесторы должны диверсифицировать свои портфели, и именно поэтому компании, приобретая Web-фирмы, никогда не платят звонкой монетой.
[2] В результате апрельского падения акций высокотехнологических компаний рыночная капитализация Amazon.com снизилась примерно на четверть. — Прим. ред.
[3] Операционные убытки за 1999 г. составили 323,6 млн долл. — Прим. ред.
[9] Рыночная стоимость компании на 17.05.2000 составила 21,5 млрд долл. — Прим. ред.
Таблица 2. Amazon.com: ожидаемая стоимость
| Сценарии | Дисконтированный поток наличности, млрд долл. | Вероятность, % | Ожидаемая стоимость (=ДПН і вероятность), млрд долл. |
| Сценарий А | 79 | 5 | 3,9 |
| Сценарий B | 37 | 35 | 13,0 |
| Сценарий C | 15 | 35 | 5,3 |
| Сценарий D | 3 | 25 | 0,8 |
| Итоговая оценка, млрд долл. | 23,0 | ||
Таблица 3. Amazon.com: колеблемость ожидаемой стоимости
| «Пессимистический» сдвиг в присвоенных вероятностях, % | Базовые присвоенные вероятности, % | «Оптимистический» сдвиг в присвоенных вероятностях, % |
| Сценарий А | 0 | 5 | 10 |
| Сценарий В | 25 | 35 | 50 |
| Сценарий С | 35 | 35 | 35 |
| Сценарий D | 40 | 25 | 5 |
| ДПН, млрд долл. | 16 | 23 | 32 |
Таблица 4. Amazon.com: индикаторы клиентской базы
| Показатели | 1999 г. | 2010 г. (сценарий В) |
| Средний оборот на одного клиента, долл. | 140 | 500 |
| Количество клиентов, млн | 9 | 120 |
| Контрибуционная маржа, % | 14 | 14 |
| Стоимость привлечения одного клиента, долл. | 29 | 50 |
| Доля ежегодно теряемых клиентов, % | 25 | 25 |
Таблица 5. Характеристики клиентской базы:
гипотетический пример
| Показатели | Лояльность.сом | Оборот.сом |
| Средняя выручка на одного клиента, долл. | 250 | 342 |
| Контрибуционная маржа, % | 15 | 15 |
| Стоимость привлечения одного клиента, долл. | 75 | 93 |
| Доля ежегодно теряемых клиентов, % | 20 | 46 |