?
Оценка систематического риска в инвестиционном проекте: проблема определения
Цель. Анализ известных подходов и разработка рекомендаций по численной оценке величины риска, связанного с реализацией инвестиционных проектов.
Задачи. Описание традиционных подходов к оценке систематического риска; систематизация практики определения коэффициента бета как меры риска инвестиционных проектов; анализ альтернативных подходов к оценке ставки дисконтирования и систематического риска; разработка рекомендаций по выравниванию меры систематического риска.
Методология. При проведении исследования использованы как общенаучные методы анализа и синтеза, индукции и дедукции, сравнения и описания, так и специальные методы финансовой математики и экономико-математического моделирования.
Результаты. Определение инвестиционной привлекательности бизнеса или проекта предполагает прогнозирование и дисконтирование будущих денежных потоков. Очевидные риски учитываются путем корректировки денежных потоков, а большинство других рисков и неопределенностей отражаются в ставке дисконтирования. Одним из специфических компонентов ставки дисконтирования является мера систематического риска — коэффициент бета (β).
Авторами рассмотрен традиционный подход к оценке стоимости капитала и систематического риска, альтернативные подходы, которые имеют методологические преимущества, но зачастую малоприменимы на практике ввиду дополнительных сложностей в расчетах, а самое главное — в сопоставлении итогов между проектами/компаниями/результатами на разные расчетные даты. В статье также проведен критический анализ общедоступных аналитических данных на примере информационно-аналитического ресурса А. Дамодарана, в том числе выявлена проблематичность в применении статистики для стоимостной оценки проектов и компаний в долгосрочном периоде из-за значительной волатильности показателей коэф-
фициента бета.
Выводы. В условиях отсутствия иных надежных источников аналитику следует осмотрительнее относиться к значениям публикуемых аналитических материалов, в ряде случаев самостоятельно перепроверяя данные общедоступной аналитики с использованием рекомендаций, представленных в настоящей статье.