Опубликовано здесь: http://www.cfin.ru/finanalysis/reports/finratios_update.shtml

Во-первых, там есть обзор всех венчурных инвесторов, следы деятельности которых обнаружены в России, включая государственные программы поддержки. Даны рекомендации как на них выходить, разъяснена разница в их подходах. Есть контакты примерно 80 фондов, которые реально работают с венчурными проектами.

Во-вторых, там очень сжато и компактно изложены основные вопросы, которые следует учесть при работе с венчурными инвесторами: как писать венчурный бизнес-план, как построена работа фондов, что кроме денег можно ждать от инвестора, ну и т.п.

Всего 43 страницы, очень компактно. Полный текст: ai_for_venture.pdf (480 Кб)

В процессе обсуждения наших работ с заказчиками, а иногда – при написании методик, я очень часто с этой проблемой сталкивался. И в результате родился список контрольных вопросов, который выложен теперь в разделе с финансовыми моделями.

Принцип работы этого контрольного списка очень прост. Есть 50 утверждений, касающихся содержания и оформления бизнес-плана. Эксперт проверяет – соответствует ли каждое из этих утверждений изучаемому бизнес-плану и ставит либо «1″, либо «0″. В итоге у него получается обоснованное заключение по бизнес-плану, позволяющее не только принять или отклонить работу, но и быстро договориться о путях исправления документа.

Мы потихоньку начинаем использовать этот метод в своих внутренних процедурах контроля качества и рекомендовать своим клиентам. Чего и вам желаю.

В моем случае это выглядело так. В Питере, в офис ИКФ «АЛЬТ» приехал представитель Global Intelligence Alliance и рассказывал о системе Intelligence Desk, это продукт для мониторинга рынков. Посмотреть и обсудить продукт очень хотелось, тем более, что повод приезда был существенный – «АЛЬТ» вошел в состав GIA и это теперь и их продукт. Но лететь ради этого в Питер не хотелось. И товарищ из GIA предложил организовать вебинар. Он прислал мне ссылку на сайт, оттуда загрузился java-апплет или что-то в этом роде, и в окне моего броузера отобразился экран его компьютера. Плюс, естественно, голосовая связь. Получилась такая же видео-конференция, как в Скайпе, но с той разницей, что видишь не лица собеседников, а экран компьютера ведущего. То есть сначала видишь его презентации, а потом – окна программы, которую он показывает и так далее. В течение часа мы замечательно решили все те вопросы, которые обычно требуют личного присутствия.

Некоторые дополнительные моменты, для тех, кому это интересно.

Во-первых, вот прямо сегодня можно поэкспериментировать с вебинаром GIA по рынкам Латинской Америки: https://www1.gotomeeting.com/register/200699104 – с 17:00 до 18:00.

Во-вторых, меня впечатлили возможности самого подхода, но не конкретно этого сервиса. Периодически подтормаживает. Поэтому если Вас заинтересовало не участие, а проведение вебинаров, то может быть поискать сервисы побыстрее. Хотя, возможно, были случайные флуктуации, серьезной статистики у меня нет. Вот есть рейтинг сервисов: http://www.webmeetings.ru/webconferencing/, там у gotomeeting на сегодняшний день высокие позиции.

Сначала просто назову ее:
Дэвид Глэдстоун, Лаура Глэдстоун, «Инвестированию венчурного капитала». Она есть в продаже, вот, например, ссылка на Озоне: http://www.ozon.ru/context/detail/id/2694438/

Теперь объясню, почему именно эта книга.

Вообще, надо сразу сказать, что книги российских авторов о венчурном финансировании читать пока не стоит. То есть где-то в будущем это, наверное, будет полезно, там можно будет читать о российской специфике и тому подобных правильных вещах. Но пока, к сожалению, авторов этих книг объединяет один неприятный недостаток – они никогда венчурными инвестициями всерьез не занимались. И поэтому их книги опираются на чистую теорию, то есть на то, что им удалось понять из зарубежных книг, причем этот пересказ не всегда достаточно хорош. В отличие от них, западные авторы опираются на десятилетия личного опыта, да и отбор там среди авторов намного жестче. Поэтому те, кто выдержал конкуренцию, переиздается и имеет неплохие рейтинги, наверняка заслуживает внимания.

Книжка Глэдстоунов именно такая. У нее есть несколько важнейших качеств:

1. Она опирается на личный практический опыт автора. Его фонд, созданный в 2001 году, сейчас имеет активы, сравнимые со всей российской индустрией венчурных инвестиций – $300 млн.
2. Книга очень практическая. В ней есть готовые вопросники, шаблоны документов, планы действий.
3. Книга написана достаточно живым языком и переводчики ее не испортили.

Примером проекта, в котором анализ Монте-Карло может принести реальную пользу, является проект разработки куста на месторождении. У такого проекта есть три важных фактора неопределенности:

• неизвестна точная цена на нефть;
• неизвестна точная стоимость бурения каждой скважины (а бурение скважин – это не менее 70-80% затрат на разработку куста);
• неизвестен дебит скважины.

Первый параметр – экономический и для его анализа лучше подходить с чисто экономическими моделями. А вот два следующих параметра – технологические. Причем они независимы друг от друга (нулевая корреляция), по каждому из них накоплена статистика (на одном месторождении может быть десятки и сотни скважин) и от проекта к проекту их статистика не меняется. А это хорошая основа для построения модели Монте-Карло. Использовать придется именно Монте-Карло, просто учесть средние значения недостаточно.

Делается это примерно так. Собираем статистику стоимости бурения одной скважины. На приведенном ниже графике по оси х стоимость скважины в млн. руб., а по оси у – число случаев (реальные данные искажены, это чисто учебный пример).

Аналогичный график строим для дебита скважины. Теперь наша работа будет состоять в следующем:

1. Подобрать наиболее удачный закон распределения (имеет смысл экспериментировать с нормальным и логнормальным) и рассчитать его параметры.
2. Заложить эти данные в Монте-Карло
3. Использовать показатели NPV на выходе Монте-Карло как ожидаемое значение для проекта.

Ключевой фактор успеха здесь – наличие большого массива данных по параметрам проекта и неизменность этой статистики от проекта к проекту.

Вот конкретный пример ситуации, которую нам пришлось разбирать.

На месторождении проложены трубопроводы. Часть из них – для нефти, часть – для закачки воды. Теоретически, проложенный один раз трубопровод может прослужить и 20 лет, и даже больше. Но по мере старения, трубопровод всё чаще рвется. А каждый порыв – это не только необходимость ремонта, но также потерянная нефть и самое главное – экологический ущерб и необходимость его устранения. Соответственно, надо трубопроводы менять. А чтобы принять решение о замене, надо бы оценить экономический эффект этого мероприятия.

Начинается всё, естественно, с прогнозирования числа порывов. Для этого используются статистические данные, которых достаточно много, ведь трубопроводов десятки и эксплуатируются они уже не одно десятилетие. Затем для каждого порыва надо определить ожидаемый убыток. И вот тут есть варианты…
Возможны два подхода:

1. Считать убытком только реально возникающие расходы: стоимость ремонта и потерянную нефть.
2. Считать убытком расходы, которые возникнут «в идеальном мире», т.е. если компания заплатит все штрафы и проведет полную рекультивацию земель.

Первый подход методически правильнее и честнее. Штрафы и другие экологические выплаты возникают далеко не всегда, реальные расходы на них относительно невелики. Следовательно, считать их стабильным убытком от порывов было бы неверно. Но если исключить штрафы, то экономический анализ почти всегда будет приводить к выводу, что замена трубы нерентабельна. И поэтому сотрудники компаний, от которых требуют эффективных проектов, идут по второму пути.

Во втором же случае обычно оказывается, что проекты замены трубопровода очень выгодны. Ещё бы! Ведь размер штрафов обычно как раз рассчитан на то, чтобы нарушителю (если его поймали) было крайне невыгодно его платить. Поэтому все те, от кого требуют обоснования таких проектов, охотно включают штрафы в список сэкономленных затрат. Проблема только в том, что оценка проекта в этом случае опирается на совершенно виртуальные, не существующие в действительности цифры. Что делает весь анализ бессмысленным.

Выход заключается в том, чтобы действовать первым способом, но не пытаться принимать решение на основе каждого отдельно взятого проекта, а учитывать их отрицательный NPV в составе общих денежных потоков месторождения и уже на основании общей картины формировать экологический бюджет.

Важная оговорка. Все описанные ниже принципы касаются только проектов в рамках действующих месторождений. Для проектов разработки новых месторождений действуют свои принципы.

Проблема состоит из нескольких частей. Во-первых, это выбор валюты. В принципе, мы привыкли считать стоимость нефти в долларах и это как-то естественно подталкивает к мысли о том, что добывающие проекты (у которых конечный продукт – только нефть) можно тоже считать в долларах. Но на самом деле, делать так нельзя. И вот почему:

1. В затратах проектов, как текущих, так и инвестиционных, 90% составляют затраты, номинированные в рублях (конкретно эта величина взята из годового отчета «Газпром-нефти», но у других компаний картина похожая).
2. Только часть (у каждой компании по-своему, но не более 50%) продаж идет на экспорт. Остальное – на переработку на внутреннем рынке. А это чисто рублевые доходы.
3. В структуре налоговых платежей (НДПИ) есть составляющие, автоматически меняющиеся при изменении курса рубля к доллару. Поэтому изменение курса не влечет такое же изменение чистой выручки, т.к. эти налоги немного смягчают эти колебания.

Исходя из этого, можно совершенно уверенно сказать, что прогнозы продаж в добывающих проектах надо делать в рублях.

Второй вопрос – колебания цен на нефть и учет их в проекте. Здесь приходится прийти к следующим выводам. У нас нет никакой возможности с разумной точностью прогнозировать динамику цен на нефть на мировом рынке. Поэтому, все прогнозы делаются исходя из постоянной цены. Эта цена в проекте определяется следующим образом:

1. Определяем ожидаемую цену на мировом рынке. Если более серьезных обоснований нет, то можно воспользоваться средними историческими ценами за последние 30 лет. Данные, приведенные к долларам 2008 года есть, например, у Forbs. По этому графику средняя цена получается на уровне $43.
2. Переходим к цене в рублях за тонну. Поскольку баррель – объемный показатель, а тонна – весовой, то коэффициент будет зависеть не только от текущего курса, но и от плотности нефти (она бывает разной). Если примерно, то для $43 за баррель получим 10 100 руб. за тонну.
3. Приводим эту цену к месторождению. То есть вычитаем стоимость доставки и прочее (НДПИ вычитать не надо, его лучше учитывать в составе проекта), определяем учетную цену, по которой будет продаваться от месторождения тонна нефти. Это тоже зависит от месторождения, но в целом у нас останется 40-50% от первоначальной цены.

Теперь мы получили цену, которую будем закладывать в прогноз объема продаж. Осталось последнее. Надо решить как поступать с будущими изменениями цен в проекте.

Наши затраты зависят то того, как будут меняться цены на промышленную продукцию, а также, отчасти, от индекса потребительских цен (ИПЦ). Доходы же, если мы зафиксировали долларовую цену, будут демонстрировать частичную зависимость от курса. А вот долгосрочный прогноз курсовых изменений можно прогнозировать, опираясь на соотношение инфляций в России и в США (это не четкая методика, а всего лишь одна из гипотез, используемых в долгосрочном анализе курсов). Изучив эту ситуацию, можно прийти к выводу, что правильным подходом будет заложить в основу нашего прогноза инфляцию, равную прогнозу ИПЦ или индексов на пром. продукцию.

И вот итог. Расчет проектов ведется в рублях, исходя из:

• постоянной цены на нефть на мировом рынке (если нет других данных, то можно использовать 10 100 руб. за тонну);
• постоянной цены нефти на месторождении, без учета стоимости доставки (рассчитывается по текущим данным, обычно составляет 40-50% от конечной цены);
• прогнозной инфляции, равной ИПЦ (расчет может быть сделан в постоянных ценах, но тогда надо для дисконтирования использовать реальные ставки, рассчитанные исходя из этой инфляции).

Не то чтобы это очень твердо обоснованный и точный подход. Но он представляется мне оптимальным. И, кстати, достаточно хорошо отвечает сложившейся практике.

Оценка бизнеса, анализ эффективности вложения в акции и оценка инвестиционных проектов – это всё, в большой степени, одна и та же математика. Есть ожидаемые доходы и затраты (включая затраты на покупку бизнеса) с одной стороны, и требуемая доходность – с другой стороны. Дисконтирование доходов со ставкой, равной требуемой доходности показывает достигается ли желаемый уровень привлекательности проекта. Это общий принцип, который реализуется в виде формул. И поэтому формулы во всех случаях будут одинаковыми.

А вот дальше появляется важное отличие. Будущие доходы известны с большой погрешностью, которую надо как-то учесть. Есть два способа:

1. Повышать требуемый доход, учитывая тем самым, что бизнес должен иметь запас доходности, который способен будет покрыть возможные колебания в будущих поступлениях. То есть учесть риски и неопределенность в определении ставки дисконтирования.

2. Варьировать прогноз будущих поступлений. Создавать разные сценарии, строить графики чувствительности и т.п., учитывая прямо в прогнозных денежных потоках разные варианты возможного развития событий.

Особенность подхода при оценке бизнеса и акций – в нем обычно используется только первый способ, т.е. есть один прогноз дохода и ставка дисконтирования должна учитывать все тонкости неопределенности и рисков.

При оценке проектов эксперт обычно располагает не только общими финансовыми данными бизнеса, но и детальной моделью, описывающей то, как формируются доходы инвесторов. Поэтому, естественно, используются оба способа, как расчет ставки дисконтирования, так и варьирование денежных потоков. Для этой цели можно использовать множество расчетных инструментов и моделей, но надо всегда помнить одну базовую вещь – один и тот же риск не должен быть учтен и в ставке дисконтирования, и в денежных потоках. Это означает, что если, например, возможные колебания продаж отражены в нескольких сценариях проекта, то не стоит учитывать неопределенность продаж еще и в ставке дисконтирования. Ну и так далее…

Остановиться только на одном из двух способов в инвестиционном проекте удается редко. Какие-то факторы удобнее учитывать в ставке, т.к. их трудно смоделировать в денежных потоках, какие-то удобнее моделировать напрямую.

Одна из тонкостей, которая стала как раз результатом таких отличий – формула расчета WACC. В оценке бизнеса и вообще в оценке стоимости капитала действующей компании эта формула выглядит так:

WACC = Wкр* Rкр*(1-t) + Wск* Rск,

где W – доли в финансировании, Rкр – ставка кредита, t – ставка налога на прибыль, Rск – требуемая доходность собственного капитала.

При этом, в денежных потоках для оценки бизнеса мы исключаем влияние процентов по кредитам на налог на прибыль.

Но в случае, когда оценивается инвестиционный проект, и мы определяем ставку дисконтирования для расчета эффективности общих инвестиционных вложений, та же формула будет выглядеть так:

WACC = Wкр* Rкр + Wск* Rск,

а из денежных потоков влияние процентов на налоги не исключается. Почему так? Потому что мы перенесли анализ этого фактора из ставки дисконтирования непосредственно в сами денежные потоки.

Результат будет тот же, но теперь мы используем другой инструмент, тот, для которого в инвестиционных проектах, как правило, есть более детальные и адекватные данные.
На всякий случай сообщу – это не только требования методики Альт-Инвест, но и требования других методик инвестиционного анализа. Например, в популярной в России методике UNIDO требование считать эффективность именно так изложено на стр. 248 русского издания и 279 английского.

Это один из примеров того, как могут отличаться подходы к использованию внешне одинаковых показателей. Позже я расскажу о других случаях.

Адрес страницы с моделями: http://d-ria.com/blog/xlsmodels

Адрес страницы: http://d-ria.com/blog/sites/venture

Список литературы:

1. Кольцова И.В., Рябых Д.А., «Практика финансовой диагностики и оценки проектов», М.: Вильямс, 2007
   Это наши методики, соответственно, для наших консультантов обязательно. В принципе, можно заменить и другими книгами, но тогда надо будет брать несколько книг, т.к. финансовый анализ и инвестиционное планирование другие авторы рассматривают отдельно.
2. Брейли Р., Майерс С., «Принципы корпоративных финансов», М.: Олимп-бизнес, 2004
   Читать целиком! Хорошая базовая книга по корпоративным финансам.
3. Виленский П.Л., Лившиц В.Н., Смоляк С.А., «Оценка эффективности инвестиционных проектов», М.: Дело, 2004
   Эту книгу стоит использовать скорее как справочник, а не как учебник. Она очень полезна для того, чтобы глубже понимать проблематику анализа дисконтированных потоков.
4. Беренс В., Хавранек П.М., «Руководство по подготовке промышленных технико-экономических исследований», Вена: ЮНИДО, 1995
   Классика. Так называемая «методика ЮНИДО». И по-прежнему вполне приличная книга по оценке промышленных проектов.
5. Т. Коупленд, Т. Коллер, Дж. Мурин, «Стоимость компаний: оценка и управление», М.: Олимп—Бизнес, 2005
   Хорошо написанная книга, разъясняющая концепцию оценки стоимости бизнеса. Полезна для более полного восприятия результатов проектов и их влияния на компанию.
6. Йескомб Э.Р. «Принципы проектного финансирования», М.: Вершина, 2008
   Вышла в русском переводе в начале 2008 года по нашей инициативе и под нашей редакцией. Книга хорошо разъясняет внутреннюю кухню проектного финансирования.
7. White, Sondhi, Fried. “The Analysis and Use of Financial Statement”, Wiley, 1998
   Только как справочник. Если возникают спорные вопросы относительно финансового анализа, то наиболее правильным мы считаем вариант, поддерживаемый этой книгой. Это базовый учебник CFA.

В ближайшее время постараемся связаться с ними и перенести на cfin.ru наиболее полезные публикации из архивов журнала.

Адрес сайта журнала: http://www.profiz.ru/se/

Отчасти, для того, чтобы отсечь некоторые безграмотные решения, а отчасти для организации собственной работы, я попробовал построить модель расчета ставки дисконтирования для проектов.

Вот, что получилось.Перейти на страницу моделей…

Надо заметить, что эта модель учитывает не все параметры, которые могли бы быть учтены. Это связано отчасти с тем, что мне пока не понятно как отсечь различные ошибки в их учете, связанные с качеством данных, а отчасти – просто с тем, что надо эти данные собрать и построить для них статистические модели. В частности, можно было бы (и в перспективе я это сделаю) формализовать и включить в модель учет:

• безрисковой доходности и средней рыночной премии;
• отраслевой рисковой премии;
• рыночной беты для проектов различных категорий (в идеале надо бы собрать статистику и рассчитать бету относительно основной деятельности компании);
• связи между рыночной премией и долговой нагрузкой (через такие показатели, как TIE и общий коэффициент покрытия долга).

Одна из существенных проблем, которую надо решить в процессе работы – выбор валюты для анализа. Уже сделано достаточно моделей, в которых доходность индекса РТС или российских еврооблигаций (которые в долларах) применяется для выбора ставки дисконтирования в рублях. На уровне общего принципа это терпимо, но формулы такие строить нельзя. Поэтому начну с такой вот поверхностной модели, а там будем разбираться.

Сейчас уже пишу статью с формулировкой полного подхода, видимо, модель будет обновлена по итогам работы над статьей.

На этом новом сайте я буду вести регулярную колонку. Сейчас пока вживаюсь в не совсем привычный формат, вот первая запись: Мегапроекты: эффективность и убыточность

Появилась первая редакция страницы: http://d-ria.com/blog/sites/markets

Плюс к этому, мы получили очередную встряску, которая напомнила нам, что прогнозирование рынка совсем не обязательно происходит в тепличных условиях ежегодного роста. В общем, вылезли на поверхность самые разные ошибки, которые делались при оценке инвестиционных проектов. Попробуем извлечь уроки. Мне приходят на ум 4 наиболее важных:
1. Прогноз продаж нельзя строить на истории продаж или текущей ситуации. Самый надежный прогноз – опирающийся на понимание баланса спроса и предложения. Но даже и в этом случае необходимо очень серьезно подходить к сценарному анализу.

2. Нельзя думать только об NPV. Не менее существенная сторона проекта – анализ способности проекта сохранять ликвидность и финансовую устойчивость в условиях колебаний продаж и затрат. В большинстве случаев анализ финансовой состоятельности и рисков следует выносить на первый план, а оценки эффективности воспринимать как вспомогательный инструмент.

3. Проект, в котором окупаемость планируется за счет продажи активов – плохой, у него очень высокие риски (в данном случае я имею в виду типичную схему реализации проектов в коммерческой недвижимости). Следует больше уделять внимание оценке собственных доходов проекта, а не возможности его перепродажи. То же самое касается проектов, в которых привлекательность достигается за счет продленной стоимости.

4. Стратегия, стратегия и еще раз стратегия. Иногда экономика рушится. Тогда слабейшие погибают. Слабейшие, в данном случае, это те, у кого нет качественной стратегии. Купите книгу об оценке венчурных инвестиций – теперь это методы, которые должны применяться для любого проекта. Иметь по проекту только детальный плановый бюджет, значит не иметь ничего.