Статья: Выбор биржевой площадки для IPO инновационно-ориентированной компании

Для более обоснованного и глубокого анализа необходимо построить регрессионную модель.

Рис. 1. Недооценка и переоценка акций при IPO по отраслям российских компаний, 1 января 2007 г. -- 1 января 2018 г.

Составлено по: Информационно-аналитический портал PREQVECA.

В этой связи требуется определиться с первичными данными для анализа. Сначала были собраныИз ресурсов Индустрия Private Equity и Венчурного финансирования и Информация о финансовых рынках данные по 86 российским компаниям, осуществившим IPO на отечественной и зарубежных биржах в период 2007 по 2017 г., после чего количество компаний в первоначальной выборке уменьшилось до 51, так как были исключены: 1) компании отраслей, которые в общей совокупности всех отраслей занимают менее 1 %; б) компании, по которым не удалось найти информацию по ценовому диапазону и цене открытия и закрытия в первый день торгов.

В ходе исследования проверялись выдвинутые авторами гипотезы, связанные с возможной недооценкой стоимости акций при IPO:

Рис. 2. Средняя недооценка и переоценка акций после первого дня IPO российских компаний по биржам, 1 января 2007 г. -- 1 января 2018 г.

Составлено по: Информационно-аналитический портал PREQVECA.

Гипотеза 5. Недооценка тем выше, чем старше компания.

Гипотеза 6. Недооценка выше у российских компаний, осуществивших IPO на зарубежной биржевой площадке.

Гипотеза 7. Недооценка в первый день торгов выше у российских компаний высокотехнологичной отрасли.

Гипотеза 8. Недооценка выше при условии, что аудитором выступает компания не «Большой четверки».

Для проверки гипотез, построения и анализа регрессионной модели необходимо выявить факторы, которые могут влиять на величину недооценки. Факторы были определены с учетом исследований в области теорий недооценки, кратко описанных выше:

1) Return -- доходность акций в первый день торгов при IPO. Рассчитывается по формуле 4;

2) Stock -- дамми-переменная. Цифра «1» по данному показателю означает, что размещение было на отечественной бирже, а «0» -- на зарубежной. На отечественной бирже IPO провели 26 российских компаний из собранной выборки, а на зарубежной -- 25;

3) Field -- дамми-переменная, где «1» -- компании отрасли высоких технологий и инновационные компании, а «0» -- компании всех остальных отраслей. Согласно данным, взятым с ресурса preqveca.ru, к инновационным и высокотехнологичным отраслям были отнесены компании отраслей «Технологии, телекоммуникации и медиа» и «Биотехнологии и медико-биологические исследования»;

4) Leverage -- переменная, обозначающая коэффициент финансового левериджа. Показатель рассчитывается путем деления заимствований на величину собственного капитала. В российской практике допустимым считается значение показателя от 1 до 2 Портал информации по бухгалтерскому учету и аудиту. . Данные посчитаны в Excel по каждой компании на основе информации, взятой из бухгалтерской отчетности за последний квартал перед размещением;

5) ROA -- рентабельность активов. Рассчитывается как отношение чистой прибыли к текущим активам. Данные посчитаны в Excel по каждой компании на основе информации, взятой из отчетности за последний квартал перед размещением. Рентабельность активов рассчитывается по формуле (5) [Бойко, 2017, с.12]:

(5)

6) чистые активы берутся из строки 3600 «Отчета об изменениях капитала»;

7) Age -- дамми-переменная, где «1» -- компании, срок деятельности которых выше 10 лет, а «0» -- до 10 лет. Данные по дате основания были взяты по каждой компании отдельно; рассчитан срок их деятельности до проведения IPO;

8) Auditor -- дамми-переменная, где «1» означает, что аудитором компании был представитель «Большой четверки», «0» -- любая другая фирма;

9) Range -- ширина ценового диапазона или width of price range (WPR). Определяется по формуле (6) [Ивашковская, Харламов, 2007, с. 58]:

(7)

где Ph -- показатель верхней границы диапазона, Pi -- показатель нижней границы диапазона, P_e -- среднее арифметическое между верхней и нижней границей диапазона;

10) PRI (price range index) -- показатель, сравнивающий цену на начало размещения и ценовой диапазон.

Индекс рассчитывается по формуле (7) [Ивашковская, Харламов, 2007, с. 54]:

(7)

где Ро -- цена на акцию на начало первичного размещения, Р_е -- середина ценового диапазона.

Середина ценового диапазона определяется по формуле:

(8)

где Ри -- верхняя граница ценового диапазона, Р1 -- нижняя граница ценового диапазона.

Регрессионный анализ проводился в статистическом пакете Я. Прежде чем применить метод наименьших квадратов, необходимо убедиться в том, что выполняются предпосылки линейной регрессионной модели, а именно проверить модель на отсутствие автокорреляции и наличие гомоскедастичности.

Для анализа гетероскедастичности в R был использован тест Бройша--Пагана (Breusch--Pagan test), где нулевая гипотеза заключается в том, что для остатков характерна гомоскедастичность. По результатам, представленным на рис. 3, нулевая гипотеза не отвергается на 5 %-м уровне значимости.

Рис. 3. Результаты теста Бройша--Пагана

Рассчитано по: Статистический пакет К

Для проверки данных на отсутствие автокорреляции был проведен тест Бройша--Годфри (Breusch--Godfrey test), где нулевая гипотеза заключается в отсутствии автокорреляции. По результатам теста, представленного на рис. 4, p-value принимает значение больше 5 %-го уровня значимости, что означает невозможность отклонения нулевой гипотезы. Таким образом, автокорреляции в модели нет.

Рис. 4. Результаты теста Бройша--Годфри

Рассчитано по: Статистический пакет R.

Следует отметить, что для улучшения модели были исключены факторы Age, Range и PRI, поскольку в ходе предварительного анализа они показали наименьшие коэф фициенты.

Прежде чем перейти к анализу факторов на существенность, была построена корреляционная матрица для выявления взаимосвязи между факторами. Значимой корреляции между факторами нет, следовательно, дополнительно исключать какие-либо из них нет необходимости. Необходимо провести анализ регрессионной модели. Значения описательной статистики по каждому из критериев представлены на рис. 5. С помощью регрессионного анализа и использования метода наименьших квадратов были получены результаты, представленные на рис. 6.

Оценить значимость регрессионного уравнения можно при помощи теста Фишера. На рис. 6 тест Фишера представлен F-statistic, p-value меньше заданного 10 %-го уровня значимости, следовательно, уравнению можно доверять.

В случае оценки множественной регрессии также важен показатель R², который в нашем случае принимает значение 0,2538. Коэффициент детерминации показывает долю дисперсии зависимой переменной, а именно недооценки, объясняемой заданной моделью. R² в данном исследовании невысокий, что обусловлено малой выборкой, а также отсутствием других факторов, которые помогли бы трактовать недооценку.

Рис. 5. Значения описательной статистики по каждому из факторов

Рассчитано по: Статистический пакет R.

Рис. 6. Результаты применения метода наименьших квадратов

Рассчитано по: Статистический пакет R.

Выводы по сформулированным гипотезам, связанным с показателем недооценки, приведены в табл. 4.

Таким образом, в результате проведенного исследования лишь один фактор из всех рассмотренных оказывает влияние на величину недооценки акций российских компаний при IPO на 5 %-м уровне значимости -- параметр Field, отвечающий за отрасль, к которой относится компания. Если компания относится к отрасли высоких технологий, то для нее в большинстве случаев характерна недооценка акций. Коэффициент при данном регрессоре означает, что при переходе компании из любой другой отрасли в отрасль высоких технологий недооценка в среднем возрастает на 0,07 долл.

Таблица 4. Результаты проверки гипотез, связанных с показателем недооценки акций при IPO

4. Методика отбора площадки для IPO инновационноориентированной компании

Основываясь на проведенном анализе такого института, как альтернативная биржевая площадка, можно построить алгоритм для инновационно-ориентированной компании, который позволил бы ее менеджменту обоснованно принимать решение о выборе площадки, адекватно учитывая как потребности и возможности самой компании, так и преимущества альтернативных площадок, описанные ранее. Алгоритм отбора площадки для первичного публичного размещения можно разделить на несколько этапов.

Этап 1. Определение площадок, на которых компания потенциально может провести IPO.

При установлении потенциальных площадок для размещения имеют значение географический рынок продаж продукции компании, деловые связи в различных регионах, расположение ключевых стейкхолдеров компании. К примеру, логичным может быть размещение компании, имеющей в составе венчурного инвестора из Японии либо ведущей деятельность на японском рынке, на японской фондовой бирже. Что касается российских компаний, то чаще всего в качестве площадок для размещения они избирали Московскую биржу либо рынок США (NASDAQ и NYSE) или Великобритании (LSE Main Board и AIM).

На выходе первого этапа алгоритма менеджмент компании получает список площадок, на которых она может потенциально разместиться.

Этап 2. Оценка соответствия требованиям площадок и определение доступных площадок из среды потенциальных.

Можно выделить три категории площадок, на которых компания: 1) готова провести размещение на текущий момент; 2) может разместиться, проведя дополнительную подготовительную работу; 3) не сможет соответствовать выдвинутым требованиям в краткосрочном периоде (1-2 года).

В связи с этим далее в анализ включаются только площадки первой и второй категории в зависимости от предпочтений менеджмента (немедленное проведение IPO либо допустимость отсрочки этого момента на некоторое время).

На выходе второго этапа алгоритма менеджмент компании получает список площадок, требованиям которых компания удовлетворяет либо сможет удовлетворять после подготовительного периода.

Этап 3. Проведение балльной оценки критериев отбора для потенциальных биржевых площадок и определение весовых коэффициентов для всех критериев.

Вначале определимся с набором факторов, которые воздействуют на решение о выборе площадки. Компания прежде всего заинтересована в максимальном объеме привлеченных средств с биржи. Логично предположить, что объемы привлекаемых средств пропорциональны капитализации уже имеющих листинг компаний и биржи с большей капитализацией (основные площадки) будут давать перспективы привлечения существенно большего объема финансирования благодаря большему количеству потенциальных инвесторов, высокой степени публичности и развития инфраструктуры. Помимо объема привлекаемых средств, определяемых в основном уровнем развития и глубиной финансового рынка, важным аспектом является ожидаемая ликвидность акций компании после выпуска, которая определяется интенсивностью торгов на биржевой площадке и концентрацией рынка, которая также позволяет судить о развитости площадки. Кроме этого, для компании, выходящей на рынок, имеет значение стабильность рынка, измеряемая степенью колеблемости соответствующего индекса. Стабильный рынок обладает более высокой инвестиционной привлекательностью, так как характеризуется более низким уровнем риска для инвесторов (степень колеблемости, выражаемая через среднеквадратическое отклонение доходности, считается основным показателем риска инвестиций в ту или иную ценную бумагу. В частности, данный показатель как меру риска использует в своих исследованиях А. Дамодаран, один из ведущих авторов по тематике инвестиционного анализа)См. пример использования стандартных отклонений в отраслевом анализе на портале А. Дамодарана..