Финансовое моделирование: построение прогноза чистого денежного потока

Высшая школа экономики Национальный исследовательский университет Учебно-методический материал (примеры) Финансовое моделирование: построение прогноза чистого денежного потока Преподаватель:

Теплова Т.В.

Пример 1.

Расчет FCF. Формула для расчета на основе отчета о движении денежных средств, данных по операционной прибыли или чистой прибыли Из финансовой отчетности по US GAAP по компании ХУ поток денежных средств от основной деятельности с учетом налоговых выплат в 200Х г. составляет 100 млн долл. При расчете этого потока учтены также выплаты процентов в размере 20 млн долл. Компания платит налог на прибыль по ставке 40% (проценты в полном объеме уменьшают налогооблагаемую базу). За 200Х г. инвестиции во внеоборотные активы составили 50 млн долл.

Расчет FCF (как потока, в котором не отражаются финансовые операции) реализуется следующим образом:

FCF = OCF + Int (1-T) — CAPEX = 100 + 20 • 0,6 — 50 = 62 млн долл.,.

где Int (Interest) — сумма процентных платежей по заемному капиталу компании, CAPEX — капитальные вложения.

Коррекция Int (1-T) связана с тем, что, так как компания работает на заемном капитале, ее процентные платежи уменьшили налогооблагаемую базу и соответственно, налог на прибыль.

Чтобы привести расчет к ситуации работы компании исключительно на собственном капитале это снижение налога (увеличение денежного потока) корректируется через вычитание налогового щита (в данном случае рассчитывается как произведение процентных платежей за год на ставку налога на прибыль).

Таким образом, прибавляется процентный платеж (как плата кредиторам) и вычитается налоговый щит, как налоговая экономия, которая возникла из-за финансовых решений по работе на заемном капитале.

Обратим внимание, что никаких коррекций с амортизацией не делается, так как в основе — денежный поток.

Расчет может быть реализован и через показатель чистой прибыли (net income, NI):

FCF = NI + D&A + Int (1 — T) — CAPEX — NWC*,.

где D&A — начисленная сумма амортизации внеоборотных и нематериальных активов. В данном случае прибавляется не налоговый щит по амортизации, а сама величина амортизации. Выплата налога на прибыль и налоговый щит по амортизации нашли отражение при расчете чистой прибыли. Если компания использует привилегированные акции как источник финансирования, то выплаченные по ним дивиденды также должны быть прибавлены к чистой прибыли. NWC* - неденежный чистый оборотный капитал.

Если за базу взять операционную прибыль, то формула примет вид.

FCF = EBIT (1-T) + D&A — CAPEX — NWC*.

где Т — эффективная ставка налога на прибыль, корректирующая экономию из-за наличия заемного капитала и специфику налогообложения отрасли (льготы и игнорирование части фактических затрат при расчете налогооблагаемой прибыли).

Пример 2.

Аналитик по компания XYZ прогнозирует финансовые показатели на 2006 г. Используемый алгоритм — «доля продаж». В 2005 г. объем реализации составлял 40 млн долл. В будущем году прогнозируется рост спроса и планируется увеличение объема реализации (выручки) на 3 млн долл. Аналитик принимает маржу прибыли (РМ) на неизменном уровне, так как по компании не меняется структура издержек, а рост цен на сырье и материалы, заработную плату предполагается на уровне изменения цен на выпускаемую продукцию. РМ закладывается в расчет на уровне 6,5%.

Ранее компания придерживалась постоянного дивидендного выхода на уровне 50%. Допустим, имеется возможность увеличить выпуск продукции без привлечения дополнительных внеоборотных активов (так как мощности загружены не полностью). Предполагается, что все текущие активы и кредиторская задолженность прямо пропорционально меняются с изменением выручки. Первоначальная стоимость оборудования — 15 млн долл. Износ за прошлые годы составил 5 млн долл., поэтому в отчетном балансе отражается остаточная стоимость 10 млн долл. (строка «Внеоборотные активы»).

Статьи, изменяющиеся с изменением объема реализации:

• — прямые издержки производства — 66% объема реализации;
• — прочие операционные издержки — 20% объема реализации.

Баланс XYZ на 31 декабря 2005 г. (в млн. долл.).

Внеоборотные активы 10 (-) Уставный и добавочный капитал 5.

Текущие активы 4 (10%) Нераспределенная прибыль 1,5.

в том числе:

запасы 1 (2,5%) Заемный капитал (10%) 6.

дебиторская задолженность 2,25 (5,6%).

Краткосрочные обязательства 1,5.

денежные средства 0,75 (1,9%).

в том числе кредиторская задолженность 1,35 (3,37%).

Всего активов 14 (10%).

Всего пассивов 14 (3,37%).

Заметим, что доля текущих активов, которые растут пропорционально выручке, составляет 10%. Доля статей пассива баланса, которые растут пропорционально росту объема продаж, — 3,37%.

Реализация метода «доли продаж» :

Прирост выручки =? Sales = 3 млн долл. Коэффициент дивидендного выхода равен 0,5. Эффективная ставка налога на прибыль принята на уровне 35% (как отношение уплачиваемого налога на прибыль к операционной прибыли по стандартам финансового учета).

Статьи, не изменяющиеся с объемом реализации:

• 1) амортизация (1,12 млн долл.);
• 2) выплата процентов по заемному капиталу (10% от 6 млн долл. = 0,6 млн долл.).

Предварительный отчет о прибылях и убытках (о финансовых результатах), сделанный по методу доли от объема реализации, выглядит следующим образом:

Предварительный отчет о финансовых результатах на конец года (31 декабря 2006 г.), млн. долл.:

Реализационный доход 43.

Издержки 0,66 • 43 -28,38.

0,2 • 43 — 8,6.

Амортизация -1,12.

Операционная прибыль (EBIT) 4,9.

Выплаты по заемному капиталу — 0,6.

Налогооблагаемая прибыль 4,3.

Налог на прибыль (0,35)(4,3) — 1,5.

Чистая прибыль (43)(0,065) 2,8.

Дивиденды 1,4.

Нераспределенная прибыль за период 1,4.

Прогнозный баланс на 31 декабря 2006 г., млн. долл.:

• — внеоборотные активы — 8,88 (за год износ увеличился на величину амортизации 1,12 и составил 6,12 млн долл.; остаточная стоимость = 15 — 6,12 = 8,88);
• — текущие активы — 4,3 (10% прогнозируемого объема реализации).

Напомним, что при расчете FCF учитываются не все статьи текущих активов, а только запасы и дебиторская задолженность. Коэффициенты «доли продаж» по ним оставляют 2,5% и 5,6%, соответственно. Коэффициент кредиторской задолженности равен 3,37%. Эти значения будут введены в расчет, показывая, как изменятся элементы чистого оборотного капитала при росте выручки на 3 млн долл.

FCF = 4,9 (1 — 0,35) + 1,12 — 3 (0,025 + 0,056) + 3 • 0,0337 = 4,163.

Пример 3.

По компании «Арпикон» имеются данные из балансовых отчетов (табл. 1) на три контрольные точки анализа — 31 декабря 2005 г., 31 декабря 2006 г. и 31 декабря 2007 г. Требуется определить изменение чистого оборотного капитала за 2006 и 2007 гг. и показать влияние этих изменений на операционный денежный поток.

Таблица 1. Упрощенное (аналитическое) представление формы № 1 (баланс) финансовой отчетности компании «Арпикон», млн руб.

Чистый оборотный капитал в 2005 г. рассчитывается как 80 — 70 = 10 млн руб.

Скорректированная величина чистого оборотного капитала (NWC*) как неденежный чистый оборотный капитал в 2005 г. = 50 + 20 — 45 = 25 млн руб.

Для 2006 г. NWC* = 55 + 30 — 40 = 45 млн руб.;

для 2007 г. NWC* = 70 + 40 — 30 = 80 млн руб.

Скорректированный чистый оборотный капитал растет по годам, что приводит к снижению денежного потока по сравнению с прибылью соответствующего года.

Из отчета о прибылях и убытках «Арпикон» известны величины операционной прибыли и амортизации. Операционный денежный поток может быть рассчитан как показано в таблице 2.

Таблица 2. Данные из отчетов о прибылях и убытках компании «Арпикон» за три года (в млн. руб.) и расчет показателя «денежный поток» без отражения налоговых выплат.

Пример 4.

Определить потребность в оборотном капитале компании ZZ по статье «запасные части» при следующих условиях:

Среднегодовой остаток отчетного года по запасным частям 120 тыс. рублей.

Среднегодовая стоимость оборудования по отчетному году 40 млн. рублей.

Среднегодовая стоимость оборудования планового года 55 млн. рублей.

Излишки запчастей на начало планового года 20 тыс. рублей.

Решение: обеспеченность запасными частями компании ZZ на 1 руб. стоимости оборудования составляет:

(120 тыс. — 20 тыс.)/40 млн. = 0,0025.

Потребность на следующий год при сохранении нормы использования = 55 млн. х 0,0025 = 137, 5 тыс. рублей Пример 5.

Рассмотрим построение финансовой модели для компании ХХ телекоммуникационной отрасли с учетом специфических отраслевых показателей, которые влияют на денежные потоки.

Введем следующие допущения:

ь Темпы роста абонентской базы будут ежегодно снижаться и к концу прогнозируемого периода не превысят 6−8%;

ь Темпы снижения выручки на абонента будут постепенно замедляться за счет роста доли неголосовых услуг и снижения тарифов;

ь Средние затраты на привлечение абонента будут уменьшаться в связи с ростом абонентской базы, однако темпы снижения будут замедляться по мере роста проникновения.

Комментарии по операционным показателям и характеристики отрасли, которые должны найти отражение в финансовой модели: телекоммуникационная отрасль РФ находится на этапе жизненного цикла, который характеризуется насыщением рынка услугой связи, интенсификацией процессов консолидации, ужесточением конкурентной борьбы. Специфичные для отрасли удельные показатели, характеризующие значимость работы с клиентами это показатели в расчете на одного абонента (либо одного нового абонента). Например, операционная прибыль (ОРЕХ)/абоненты, CAPEX/новые абоненты, маркетинговые расходы/новые абоненты и др. (см. табл. 4). Основные расходные статьи — взаиморасчеты между операторами (20−30% расходов оператора), заработная плата и социальные платежи (18−25% расходов), расходы на маркетинг и рекламу (около 15%).

Прогнозирование темпа роста спроса и предоставления услуг. Темп роста абонентской базы в модели является производной величиной от прироста двух фундаментальных факторов стоимости компании сотовой связи: проникновения услуг мобильной связи в России (состояние рынка) и доли оператора на рынке (состояние конкуренции). Средний темп роста (CAGR, Compound Annual Growth Rate) роста абонентов может быть принят на уровне 1,1−1,4%, что соответствует среднему приросту абонентских баз компаний-аналогов на развитых телекоммуникационных рынках. Прогнозирование роста проникновения мобильной связи традиционно осуществляется на основе анализа ежемесячных статистических данных аналитического агентства ACM-Consulting (с 2002 г.), но часто в прогнозах отмечаются просчеты. Например, в 2003 г. аналитики не могли предположить, что возможна ситуация, когда количество зарегистрированных пользователей мобильной связи превысит население страны, однако, уже в 2006 г. проникновение превысило 100%, а в 2009;м приблизилось к 150%. Уникальный фактор финансовой модели — структура абонентской базы (физические и юридические лица, клиенты в Москве и регионах, зарубежное присутствие). Важным блоком финансовой модели любой телекоммуникационной компании, в частности оператора сотовой связи, является прогнозирование таких характеристик его клиентской базы, как средний объем потребления услуг оператора, средний тариф (средняя доходная такса) на услугу, средний счет абонента. Такие показатели называются также показателями нагрузки, так как отражают удельные значения определенных величин в расчете на одного абонента компании сотовой связи (показывают качество развития клиентской абонентской базы: средний доход от абонента (Average Revenue per User — APRU); среднее время разговора на абонента (Minutes on Unit — MOU); средняя цена минуты (Average Price per Minute — APPM).

ARPU = АРРМ x MOU.

Ключевыми показателями для построения финансовой модели (в денежном выражении) являются:

• 1) абонентская база (с возможной разбивкой на ключевые клиентские группы);
• 2) средний счет абонента (ARPU, Average Revenue per User);
• 3) средняя продолжительность разговора абонента (MOU, Minutes on Unit);
• 4) операционные расходы, в том числе расходы на привлечение новых абонентов (SAC).

Эти параметры (отчетные, за 2 последних года для ХХХ и прогнозные) показаны в табл. 4.

Таким образом, консолидированная выручка оператора (табл. 4) получается перемножением количества абонентов, среднего тарифа за минуту разговора и средней продолжительности разговоров абонента в месяц. При наличии фактических данных по каждому из этих показателей по сегментам абонентской базы мы получим консолидированную выручку по сегментам.

Прогнозирование операционных расходов (табл. 4).

Особенностью прогнозирования операционных расходов компаний сотовой связи является разбивка данной статьи операционного денежного потока на:

ѕ расходы на привлечение новых абонентов (SAC — Subscriber Acquisition Costs);

ѕ расходы на удержание абонентов (SRC — Subscriber Recession Costs);

ѕ на прочие операционные расходы.

Корректность задания количественных значений финансовой модели традиционно проверяется по раскрываемым показателям ретроспективного анализа операторов «большой тройки», а также на основе анализа данных по зарубежным аналогам. Так, условным пределом роста MOU в мировой практике считается 400 минут в месяц. Снижение ARPU — неотъемлемая характеристика телекоммуникационного рынка в стадии перехода от активного роста к стадии зрелости рынка (выход российских мобильных операторов на массовый рынок ознаменовался резким, практически обвальным снижением ARPU, отказом от тарифов с абонентской платой).

Расходы на удержание абонентов иногда не выделяются в отдельную категорию, но расходы на привлечение одного нового абонента — официальный показатель, статистика по которому предоставляется всеми операторами сотовой связи. Так, SAC ОАО «МТС» во II кв. 2009 г. составил 672 руб., а ARPU — 245 руб. Это фактически означает, что новый абонент окупит себя менее чем за три месяца.

Согласно методологии ОАО «МТС» в показатель SAC входят расходы на маркетинг и рекламу, а также дилерская комиссия (платежи сетям салонов связи за продажу контрактов оператора). Таким образом, логично, что данные расходы должны увеличиваться пропорционально потребительской инфляции и располагаемым доходам населения, что и отражено в нашей модели. В более сложных моделях расходы на привлечение нового абонента зависят также от расходов на эксплуатацию и развитие сети, так как несмотря на эффект масштаба, каждый новый создает дополнительную нагрузку на инфраструктуру сети.

В возрастающей борьбе за потребителя операторы готовы повышать затраты на привлечение (удержание) абонентов (SAC — Subscriber Acquisition Costs, SRC — Subscriber Recession Costs). В выравнивании среднего дохода от абонента ARPU (Average Revenue per User) с затратами на его привлечение и/или удержание эффект экономии, связанный с увеличением масштабов производства, сходит на нет.

В большинстве стран Западной Европы в расходы по привлечению абонентов включаются затраты на производство сотовых телефонов, работающих только с sim-картой определенного оператора. В России такой практики до 2009 г. не было, хотя это и не запрещено, как, например, в Корее или Италии. В 2009 г. подобную практику начал использовать оператор МТС, однако говорить о влиянии нововведения на SAC оператора пока рано.

Традиционно на рынках сотовой связи, входящих в завершающую стадию первичного развития (насыщения), важнейшим драйвером прибыли являются снижающиеся затраты на клиентов (CIC — Customer Investment Costs) в процентном отношении к выручке. Под CIC понимаются все затраты, связанные с привлечением и удержанием клиентов, т. е. SAC и SRC, а именно: стоимость продаваемого оборудования, дилерская комиссия, реклама, прочие расходы на продажу и маркетинг.

прибыль финансовый денежный капитал.

SAC (% к выручке) = (SAC x прирост абон.) / (среднее число абон. x ARPU x 12) = SAC/ARPU x прирост абонентов/среднее число абонентов x 1/12.

Из формулы следует, что за исключением случаев, когда отток абонентов приобретает существенные масштабы или сильно увеличивается коэффициент SAC/ARPU, SAC в процентах от выручки должен уменьшаться за счет сокращающегося отношения прироста абонентов к среднегодовой абонентской базе.

Аналогичный вид имеет формула для оценки затрат, связанных с удержанием абонентов SRC, с той только разницей, что при прочих равных условиях SRC в абсолютном выражении имеет восходящую динамику во времени. Для России затраты на привлечение и удержание абонентов традиционно низки (ниже европейского уровня) и составляют 24% у МТС и 18% у «ВымпелКома» (по данным операторов за IV кв. 2008 г.).

Маржа прибыли (показатель рентабельности OIBDA, табл. 3) является достаточно устойчивым для конкретного телекоммуникационного рынка, колеблется в районе 35−40% для рынков развивающихся стран и в районе 25−30% - для развитых. Российские сотовые операторы до 2008 года демонстрировали рекордно высокие показатели рентабельности, однако обострение конкуренции в связи с выходом четвертого крупного оператора (Tele 2) приводит к снижению до уровня аналогов зарубежных рынков.

Динамика показателя OIBDA margin в начале 2000;х годов (табл. 3).

Таблица 3. OIBDA в телекоммуникационной отрасли.

Таблица 4. Модель телекоммуникационной компании ХХ.

Чтобы показать влияние заданных параметров модели на рыночную стоимость компании и справедливую цену одной акции нужно каждый прогнозный денежный поток (табл. 4, последняя строка) продисконтировать (пересчитать с заданной ставкой дисконтирования) к текущему моменту времени (на начало года 1) и затем суммировать эти дисконтированные потоки.

Бесконечный временной отрезок разбит на 2 отрезка: 5-ти летний и заключительный, на котором делается предположение о росте с фиксированным темпом.

При оценке дисконтированных денежных потоков ХХХ будем исходить из предположения, что конечные темпы роста компании (и прибыли, денежных потков) в постпрогнозный период составят 3%, что ниже темпов роста компании на прогнозируемом отрезке, тем не менее, именно эта величина отражает специфику отрасли (стадия зрелости и исчерпание возможностей наращения спроса).

Операционный денежный поток 6-го года равен 1641×1,03 = 1690. Предполагается, что дальше этот поток будет нарастать с неизменным темпом (3% в год).

Приведенная оценка его для бесконечного временного периода на начало 6 года (конец пятого) = 1690/ (k-g) = 1690/ (0,1−0,03) = 24 146 (см. табл. 5).

На начало года 1 эта величина составит 13 640 (как 24 146/ (1,121)^5 =13 640). Это текущая оценка второго (постпрогнозного) отрезка.

Таблица 5. Расчет дисконтированных денежных потоков ХХХ и справедливой стоимости компании.