Детерминанты рыночных мультипликаторов на развитых рынках.

В рамках исследования Nikbaht et al. (1998) приводится сравнительный анализ и основные особенности более ранних исследований, которые будут приведены ниже.

Так, в одном из первых исследований (Beaver et al., 1978) анализируется влияние прибыли, роста и риска на мультипликатор PE и его вариация в целом. Процентное изменение годовых EPS использовалось в качестве прокси переменной для роста прибыли, в качестве меры риска используется β, посчитанная по месячным доходностям. В исследование включены компании из базы данных Compustat, по которым имеются данные за пять лет и с финансовым годом, заканчивающимся 31 декабря. Авторы разбивают компании на 25 портфелей по уровню PE. Далее медианное значение PE для года составления портфеля сравнивается с медианным значением PE, медианным риском и ростом этого портфеля в последующие годы. Эффект детерминантов значительно снижается со временем. Рост и риск объясняют до 50 % вариации мультипликатора. Наибольшее влияние, по мнению авторов, оказывает методология бухгалтерского учета. Так, консервативные методы расчета амортизации или метод LIFO приводят к более высокому значению мультипликатора.

Craig et al. (1978) также анализируют влияние различных методик бухгалтерского учета (ЛИФО и ФИФО, ускоренная амортизация, линейная амортизация, инвестиционные налоговые кредиты, рост активов, систематический риск фирмы, рост активов, систематический риск, размер активов) на мультипликатор PE. Litzenberger and Rao (1971) добавляют три бухгалтерских метода в модель оценки детерминантов PE и показывают, что размер и выплата дивидендов, метод оценки запасов на конец периода и инвестиционные налоговые кредиты существенно влияют на PE.

В исследовании Bildersee et al. (1990) анализируются мультипликаторы PE для США и Японии 1976-87 гг. Среднее значение мультипликатора для компаний Японии выше, чем для компаний США. Однако после корректировки прибыли на разницу в бухгалтерских практиках (расходы на проценты, амортизация, перекрестное владение акциями, налоги, непредвиденные расходы), которые систематически различаются для двух стран, различие в средних значениях мультипликаторов становятся менее существенными. В частности, корректировка на амортизацию и расходы на проценты снижают разницу в средних значениях мультипликаторов до 30% (до корректировок: 242%). Далее проводится корреляционный анализ мультипликатора и левериджа. Для компаний США корреляция всегда отрицательна, в отличие от результата для компаний Японии. Возможная причина увеличения PE с ростом левериджа в Японии состоит в том, что леверидж, возможно, не полностью отражает финансовые риски в Японии в силу восприятия долга из-за культурных различий и разницы в практиках ведения бизнеса. Корректировка показателей на перекрестное владение позволяет снизить разницу в мультипликаторах до 1% в среднем с учетом предыдущих корректировок.

Jaffe, Keim, and Westerfield (1989) пытаются сократить смещение оценок, которое может возникать из-за выбора ex-post (прибыли конца года) и вперед-смотрящего выбора (цены на 31 марта). Также авторы увеличили период анализа, что позволило пересмотреть связь эффекта размера и PE, и подчеркнули разницу между январем и другими месяцами года. Также авторы применили две процедуры рэнкинга. Первая предполагает разделение компаний на группы по ранжированному E/P. Далее акции в каждой группе были проранжированы по стоимости обыкновенных акций в обращении на 31 марта и сгруппированы в 30 портфелей. Доходности с равными весами для каждого из тридцати портфелей посчитаны помесячно с 1 апреля по 31 марта.

Таким образом, влияние традиционных фундаментальных факторов (рост, риск) на мультипликаторы в США было исследовано многим авторами. В современных же исследованиях анализируются и другие детерминанты. Так, в работе Goodell et al. (2012)³ исследуются факторы, определяющие изменение показателя PE в течение выборов в США. На основании данных по 6 выборам, авторы делают вывод о том, мультипликатор падает, после того, как очевидным становится, кто выиграет выборы. В исследовании Wisniewski et al. (2012)⁴ также исследуется влияние политических показателей на агрегированный показатель PE. Авторы выявили связь мультипликатора и уровня одобрения действующего президента. Далее рассмотрим исследования, в которых анализируются выборки компаний из стран помимо США.

Исследование Shamsuddin et. al., 2004 представляет собой одну из первых работ, в которой анализируется связь фундаментальных показателей и мультипликаторов для компаний Австралии. При этом анализируется межвременная связь, то есть рассматриваются совокупные показатели для индекса ASX 200 по периодам. Для анализа применяется адаптированная модель дисконтированных дивидендов, которая преобразуется в лог-линейную форму. Фундаментальные детерминанты: рост, норма выплаты дивидендов, требуемая доходность. Поскольку анализируется агрегированная модель, в качестве прокси-переменной роста применяется рост ВВП, а требуемая доходность аппроксимируется доходностью по безрисковому долговому инструменту. Показатель роста ВВП относится к прошлому и не может быть полноценным прогнозом будущего роста компаний, поэтому в расширенную модель включается процентное изменение индекса уверенности потребителей, как прокси для изменения внутреннего спроса. Также в модель включается процентное изменение курса австралийского доллара к американскому. Включение требуемой доходность является аналогом утверждения о том, что систематический риск –базовый детерминант PE. Однако использование безрисковой ставки означает отсутствие вариации премии за риск для ASX 200 во времени, что является сомнительной предпосылкой. Таким образом, авторы на основе CAPM подсчитывают совокупную требуемую доходность для акций ASX 200. Этот метод дает неудовлетворительные результаты, поэтому авторы останавливаются на первом варианте. В качестве меры риска применяется стандартное отклонение доходностей ASX 200. Авторами делается вывод о том, что фундаментальные переменные хорошо описывают поведение PE.

Схожая модель рассматривается в работе Deaves et al., 2008 для компаний Канады. Авторы также анализируют агрегированную модель, основанную на дивидендной модели роста. Помимо традиционных детерминантов (рост экономики, рост прибыли, безрисковая ставка), в модель включаются и такие показатели, как инфляция, доходность по облигациям, рост денежной массы, доля дивидендов в стоимости акции, доходность акций, мультипликатор EP США. Отметим, что в качестве зависимой переменной берется обратное значение EP, в силу уже описанных причин. Итоговая модель обладает высокой объясняющей силой. Показатель EP в наибольшей степени объясняется самим собой в предыдущем периоде.