Logo Международный форум «Евразийская экономическая перспектива»
На главную страницу
Новости
Информация о журнале
О главном редакторе
Подписка
Контакты
ЕВРАЗИЙСКИЙ МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-АНАЛИТИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ English
Тематика журнала
Текущий номер
Анонс
Список номеров
Найти
Редакционный совет
Редакционная коллегия
Представи- тельства журнала
Правила направления, рецензирования и опубликования
Научные дискуссии
Семинары, конференции
 
 
 
Проблемы современной экономики, N 2 (82), 2022
ФИНАНСОВО-КРЕДИТНАЯ СИСТЕМА. БЮДЖЕТНОЕ, ВАЛЮТНОЕ И КРЕДИТНОЕ РЕГУЛИРОВАНИЕ ЭКОНОМИКИ, ИНВЕСТИЦИОННЫЕ РЕСУРСЫ
Кох И. А.
профессор кафедры финансовых рынков и финансовых институтов
Института управления, экономики и финансов
Казанского (Приволжского) федерального университета,
доктор экономических наук

Валитов Г. Ш.
студент 4-го курса Национального исследовательского университета
«Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ) (г. Москва)


Сравнительный анализ инвестиционной привлекательности российских IT-компаний
В рамках данного исследования проведён сравнительный анализ российских IT-компаний: Yandex и VK. Определены справедливая стоимость, справедливая цена акций каждой из компаний, а также оценено влияние финансовых коэффициентов на котировки компаний. Выводы исследования могут быть использованы для оценки инвестиционной привлекательности компаний Yandex и VK
Ключевые слова: компания Yandex, компания VK, DCF анализ, Market approach, динамика котировок, инвестиционная привлекательность
ББК З973.233–082.03я43   Стр: 126 - 130

Введение. С 2014 по 2019 гг. доля IT в ВВП России выросла с 0,55% до 0,91% [2]. На 2019 год объем рынка IT в России составил 24,18 млрд долл., что на 7% больше, чем в 2018 году [2]. Отрасль формирует 1,1% валовой добавленной стоимости (ВДС) предпринимательского сектора России, в Европейских странах этот показатель равен 3–3,5%. За период 2010–2019 гг. валовая добавленная стоимость IT-сектора России увеличилась более чем вдвое — до 945 млрд руб. Наибольшую долю в добавочной стоимости IT-рынка занимают программное обеспечение и сервисы — 22%. По мнению аналитиков IDC, расходы в сфере IT в 2020 году в России должны были составить 17,81 млрд долл., а в 2022 году показатели должны достичь докризисный уровень. В структуре расходов более половины приходится на деятельность по разработке программного обеспечения, треть — на обработку данных и услуги размещения информации [3]. На данный момент в IT-отрасли России трудится более 1,8 млн человек — это около 2,4% рабочего населения. Также сейчас Россия стала более привлекательной для ведения бизнеса в сфере IT [4]. В 2020 году значительно снизились ставки по страховым взносам с 14% до 7,6% и по налогу на прибыль с 20% до 3% [4]. Государство будет поддерживать стартапы и выделять гранты крупным IT-компаниям на выпуск новых продуктов. В условиях современной трансформации на финансовых рынках особую актуальность приобретают инструменты оценки рыночной стоимости активов российских компаний. В этой связи сравнительный анализ ценных бумаг отечественных компаний IT, как драйверов роста экономики, представляет собой особый интерес.
Целью данного исследования является определение стоимости и инвестиционной привлекательности российских IT-компаний: Yandex и VK.
Актуальностью исследования является то, что в последние годы в России эта отрасль растет высокими темпами, увеличивается доля в ВВП, а также ценные бумаги данных компании свободно торгуются на бирже, увеличивая свою капитализацию. Результаты исследования объяснят доходности российских IT-компаний разными факторами и будут полезными при принятии инвестиционных решений.
К задачам исследования можно отнести анализ динамики котировок Yandex и VK на Московской бирже, определение денежных потоков и, как следствие, справедливой стоимости компаний на основе модели DCF, определение влияния рыночных мультипликаторов (P/E, P/S, D/E, ROE, Net profit margin, EV/EBITDA, Capex/Revenue) на капитализацию компаний. Исходные данные брались с 2014 года по сегодняшнее время, однако в некоторых случаях период выборки сужался ввиду отсутствия данных, либо по причине низкой значимости поздних данных.
Объектами данного исследования являются компании Yandex и VK.
Предметом исследования являются анализ рыночных котировок проведение DCF анализа и исследование влияния коэффициентов на рыночную капитализацию на основе market approach.
Обзор литературы. В основе нашей работы лежат концепции, связанные с определением value stocks (недооцененные акции). Value stocks торгуются на уровнях ниже своих фундаментальных показателей. Исследования, которые изучают зависимость между бухгалтерской информацией и ценами на акции, стали наиболее популярными в 1970-х годах. Считалось, что основанные на бухгалтерском учете коэффициенты, такие как коэффициенты P/E и коэффициенты цены дивидендов, могут быть полезны для прогнозирования будущих изменений цен на акции, в сравнении с простыми моделями эффективных рынков [11]. Важная ранняя работа, демонстрирующая существование эффектов роста и стоимости в Соединенных Штатах, была проведена Basu (1977), который использовал коэффициент P/E. По мнению Басу эффектом стоимости является избыточная доходность, которую портфель стоимостных акций зарабатывает в сравнении с портфелем акций роста. Эмпирическое исследование Basu (1977) показывает, что компании с низким коэффициентом P / E в среднем имеют значительно более высокие доходности в сравнении с компаниями с более высокими коэффициентами P / E. Согласно Fama and French (1992), избыточная прибыль, полученная от капиталовложений в маленькие компании и стоимостных акций, представляет собой премию за более высокий риск, присущий этим инвестициям. На этих предположениях строится 3-х факторная модель Fama-French (1993). С другой стороны, Lakonishok et al. (1994) считают, что стоимостные акции приносят более высокую доходность за счет использования неоптимального поведения инвесторов на рынке. Результаты исследования Capaul, Rowley and Sharpe (1993) показывают, что ежемесячная премия доходности недооцененных акций на 1993 год составляет 0,53% во Франции, 0,13% в Германии, 0,50% в Японии, 0,31% в Швейцарии и 0,23% в Великобритании. Исследование S.Kelly (2008) показывает наличие эффекта низкого P/E на австралийском рынке капитала. Кроме того, доходность акций с низким P/E увеличивается, когда к портфелю акций с низким P/E применяются прогнозирования неудач в бизнесе. Данные результаты несовместимы с теорией эффективного рынка. Портфель, основанный на акциях с низким P/E, показал годовую доходность на 11,52% выше, чем предполагает его риск.
Дисконтирование денежных потоков (DCF). Есть 2 метода оценки бизнеса с помощью DCF. Первая это оценка бизнеса со стороны капитала, а вторая — это оценка всего бизнеса, которая помимо владельцев обыкновенных акций, рассматривает других правообладателей в фирме: владельцы облигаций, привилегированных акций. Несмотря на то, что в обоих методах дисконтируются ожидаемые денежные потоки, расчет денежных потоков и ставки дисконтирования отличаются [15].
Для использования модели DCF мы должны предсказать значения показателей в прогнозный период (5–7 лет), которые включены в расчет FCFF. Прогноз финансовых показателей может осуществляться путем учета внешних факторов, влияющих на деятельность компании, а также на основе темпов роста [13]. Стоимость компании в постпрогнозный период называется Terminal Value (TV), в большинстве случаев её доля значительно превышает долю стоимости фирмы в прогнозный период. Постпрогнозный период — это период со стабильным ростом FCFF, то есть показатель роста свободного денежного потока фирмы в постпрогнозный период определяется средним значением роста этого показателя в прогнозный период [13]. Стоимость компании согласно модели DCF определяется путем суммы стоимости компании в прогнозный период (5–7 лет) и в постпрогнозный период [14].
Основные предположения при создании DCF модели Yandex и VK
1. По прогнозам, выручка Yandex в 2021 г. составит 315–330 млрд руб., рост в 2021 году по плану должен составлять 46,5% [15].
По прогнозам, выручка VK в 2021 г. составит 130 млрд руб., рост в 2021 г. по плану должен составлять 23,9% [16].
2. Для прогноза показателей использовались данные с 2014 по 2020 гг.
3. Прогнозный период: 2021–2026 гг. Постпрогнозный период: 2027 год+
4. Для расчета выручки в 2022–2026 годах использовалось средневзвешенное значение роста выручки 2015–2021 годов с разными весами. Средневзвешенное значение роста, которое мы будем использовать в качестве основы для прогноза Yandex оказался равен 33,79%, для роста VK — 25,35%
5. Рост выручки Yandex с 2022 года будет снижаться на 2% для борьбы с экспоненциальностью, рост выручки VK на 1,5%
6. Рост в постпрогнозный период будет составлять 4%, он будет равен среднему уровню инфляции за последние годы в России, то есть минимальному уровню роста для развития компании.
7. Для прогноза показателей, которые используются при расчете Capex и NWC, а также EBIT и амортизации будет использоваться средняя доля этого показателя от выручки в 2014–2020 гг. В прогнозном периоде доля от выручки для каждого показателя становится константой.
8. Некоторые показатели были исключены из прогноза по причине низкой доли от выручки или из-за невысокой значимости.
Прогноз показателей из отчёта о прибылях и убытках Yandex. Для расчета FCFF нам необходимо вычислить EBIT и амортизацию в каждом из прогнозных годов. Большую долю издержек Yandex составляют себестоимость продуктов, общие, административные расходы, а также расходы на продажу. Отметим низкую долю процентных расходов, что является очень редким для российских компаний. Доля амортизации от выручки составляет 10,61%, а EBIT — 17,35%.
Большая часть текущих активов в прогнозный период состоит из денежных средств, краткосрочных депозитов и дебиторской задолженности. Материальных краткосрочных активов у Yandex довольно мало, ввиду специфики деятельности компании. Среди краткосрочных обязательств в большей пропорции фиксируются кредиторская задолженность и начисленные доходы, а в меньшей — налоговые обязательства и доходы будущих периодов. Довольно большие значения амортизации подтверждают высокие показатели PPE. Среди основных средств у компании: офисы, склады, диспечерские станции, различное технологичное оборудование.
Прогноз показателей из отчёта о прибылях и убытках VK. В прогнозном периоде большая часть издержек VK относится к выплатам персоналу, а также выплаты, относящиеся к посредническим услугам. Отметим невысокий уровень процентных платежей VK, однако это не такой аномально низкий уровень как у Yandex. Доля амортизации в прогнозный период составляет 16,5%, a доля EBIT — 13,5%. Доля EBIT от выручки VK на 4% ниже у Yandex, а также учитывая, что выручка Yandex более чем в 2 раза выше чем у VK, можем предположить, что FCFF у VK в абсолютном выражении будет значительно ниже чем у Yandex.
Текущие активы VK в большей степени в прогнозный период представлены денежными средствами, а также дебиторской задолженностью — 22,4% и 13,3% от годовой выручки компании. Отметим отсутствие в отчетности компании запасов, а также краткосрочных инвестиций. Из краткосрочных обязательств VK отметим предоплаченные доходы (некоторые услуги предоставляются по подписке) и кредиторскую задолженность — 12,9% и 9,35% от годовой выручки компании.
Основные средства VK составляют около 10% от выручки компании. Это довольно низкое значение, даже для компании из IT-отрасли. Например, у Yandex доля основных средств от выручки порядка 28%.
В результате мы видим, что свободный денежный поток фирмы значительно ниже EBIT и выручки, главной причиной этого является большой уровень реинвестиции в компанию. Довольно сильно FCFF изменяется из-за высоких значений изменений в оборотном капитале. В особенности в последних годах оборотный капитал компании увеличился из-за высоких значений денежных средств и депозитов на балансе компании. Капитальные затраты также имеют влияние на невысокие значения FCFF, однако они значимы меньше чем изменения в оборотном капитале компании (в среднем ниже в 2,5 раза). Причиной резкого падения денежных потоков в 2021 году является статистическая погрешность после перехода к пронозному периоду. По прогнозу, новые проекты, выход на новые рынки должны позитивным образом повлиять на денежные потоки компании, в будущем они должны расти с высокими темпами, что будет увеличивать стоимость Yandex
VK, согласно нашему прогнозу, имеет привлекательные денежные потоки в будущем. Одной из главных причин таких высоких значений FCFF является то, что VK учитывает большое количество средств в качестве неденежных расходов (амортизация). Оборотный капитал компании в прогнозный период увеличивается маленькими темпами, также, как и Capex, что, безусловно, положительно влияет на будущие денежные потоки. Денежные потоки в прогнозный период увеличатся более чем в 2 раза.
Для того, чтобы оценить справедливую стоимость акций компаний, нам нужно рассчитать FCFE, то есть свободный денежный поток, относящийся только к акционерам. В данном случае к FСFF добавляется изменение в чистом долге, однако вычитаются все процентные платежи. В этой модели ставкой дисконтирования является требуемая доходность инвесторов.

Таблица 1
Расчет ставки дисконтирования
ПоказательYandexVK
Beta1,30,59
Средняя доходность индекса МосБиржи12,1%12,1%
Безрисковая ставка5%5%
Стоимость капитала по модели CAPM14,1%9,2%
Стоимость долга1,4%2,7%
D/E0,480,6
WACC9,8%6,6%

Таблица 2
Прогноз FCFF Yandex, 2021–2026 гг, в млн руб.
 202120222023202420252026
EBIT55517,0274275,5997886,95127046,36162351,10204219,60
t0,20,20,20,20,20,2
Depreciation and amortization33955,2945428,4059869,5777704,0399297,09124904,68
Change in NWC-13201,9272808,2691643,58113177,39137029,46162505,61
CapEx28215,8930405,8838271,8147264,6757225,6767864,92
FCFF63354,931634,728263,7418899,0534922,8457909,83
DCF57683,251355,136237,1212987,2521850,2232988,90
Discount factor0,91047760,828969470,754758130,687190380,625671450,56965984
Источник исходных данных для прогноза — официальный сайт Yandex [5]

Таблица 3
Прогноз FCFF VK, 2021–2026 гг., в млн руб.
 202120222023202420252026
EBIT175492199727242333294027748068
t0,20,20,20,20,20,2
Depreciation214582689733310407544924958776
Change in NWC-708211041302151117241934
CapEx125932723859447851115732
FCFF413204011849943614287463589566
n123456
Discount factor0,938493470,880769990,826596890,775755780,728041730,68326241
DCF387793533541283476535433861197
Источник исходных данных для прогноза — официальный сайт VK[6]

Таблица 4
Расчет показателей стоимости компаний и акций Yandex и VK
ПоказательYandexVK
Стоимость фирмы в прогнозный период133101278584
Terminal value5882322553397
Стоимость фирмы7213342831982
Доля terminal value от стоимости фирмы81,5%90,1%
Стоимость акционерного капитала5340651482218
Справедливая стоимость акции1649 руб.6555 руб.


Market approach. В данной части исследования будет рассмотрено влияние различных рыночных мультипликаторов на цену акций Yandex, и, следовательно, на ее капитализацию. Сначала рассмотрим сами финансовые коэффициенты Yandex и VK и, сравнив их с оптимальными значениями в России и в IT-индустрии, определим, переоценены, либо недооценены ценные бумаги Yandex и VK. В таблице ниже представлены средние значения финансовых мультипликаторов за 2018–2020 гг. Как мы видим, средние значения финансовых мультипликаторов рассматриваемых компаний значительно отличаются от оптимальных по рынку. Показатель ROE Yandex имеет достаточно привлекательное значение порядка 10%, однако это ниже среднего значения по России и отрасли. Причина невысокого по российским меркам значения является то, что Yandex является эффективной компанией, которая ведет свою деятельность на протяжении более 20 лет, то есть компания имеет стабильный уровень прибыли и не наблюдается выбросных значений, также компания имеет маленькое соотношение долга к капиталу, что снижает значение ROE. Среднее значение ROE VK приблизительно равно нулю, так как в некоторых кварталах VK выходило в убыток, следовательно, значение ROE было отрицательном. Значение ROE Yandex и VK ниже требуемой доходности акций этих компаний, то есть это значит, что инвесторы не удовлетворены инвестициями в данные компании. Показатель P/E Yandex и VK значительно выше оптимального значения по России. То есть это значит, что предполагается длительный период, за который инвестиции компании окупят себя за счет будущих прибылей компании, следовательно, акции компаний переоценены, либо чистая прибыль компаний занижена. Однако, главной функцией показателя P/E является сравнение компаний в одной отрасли. Значение показателя P/E VK более чем в 1,5 раза ниже P/E Yandex, значит ценные бумаги VK недооценены по сравнению с Yandex. Учитывая, что акции Yandex в последние года растут с высокими темпами, у акций VK есть потенциал к нему в будущем. Также мы можем рассмотреть показатель P/S, так как обе компании обладают большими капитализациями и оказывают услуги. Отметим, что тут используется другой подход, так как у VK в некоторых кварталах показатель P/E был отрицательным из-за чистых убытков. Мы видим, что значения P/S также далеки от оптимальных в России, однако относительная разница между показателями снижается. При сравнении P/S Yandex и VK можно констатировать тот факт, что акции VK недооценены по сравнению с Yandex.

Таблица 5
Финансовые коэффициенты Yandex и VK
КоэффициентYandexVKОптимальное значение
ROE9,80>12
P/E5030,2712–15
P/S6,214,57<2
P/BV6,72461–2
D/E0,1450,3671
Capex/Revenue0,140,0620,02
Net profit margin12,5-6,1
EV/EBITDA20,7430,166
Источник: smart-lab.ru

Показатель P/BV показывает совершенно другую ситуацию. Значения показателя компаний также далеки от оптимальных в России, инвесторы обеих компаний переплачивают за её капитал, однако P/BV у VK аномально высокое. Это связано с низким собственным капиталом компании. Отметим, что максимума значение достигает в начале рассматриваемого периода, в 1 квартале 2018 года значение было равно 203, а в 4 квартале 2020 года — 16. На практике значение P/BV компании из IT-сектора в разы превышает значение этого коэффициента компаний из других отраслей. Показатель EV/EBITDA похож на P/E, однако расчеты проходят в масштабе стоимости компании, а также этот показатель не учитывает долговую нагрузку компании и их амортизацию. Очевидно, что результаты будут похожи с P/E. Показатель Yandex в 1,5 раза выше VK, тем самым, опять подтверждается гипотеза о том, что у VK есть высокие перспективы роста. Обе компании между дивидендными выплатами и реинвестированием в компанию выбирают второе. Capex компаний достигает высоких значений, показатель Capex/Revenue 2-х компаний в несколько раз превышает средний мировой показатель в IT-индустрии. Обе компании эффективно управляют своими капитальными затратами, следовательно они должны положительно влиять на рыночную капитализацию компании. Yandex привлекательнее VK в том, что компания в последнее время не выходит в чистый убыток. Показатель Net profit margin VK — отрицательный, а коэффициент Yandex превышает его на 18 п.п. Обе компании не зависят от заемного финансирования, что показывает низкий коэффициент D/E, риск дефолта компаний минимальный.
Объясняемая переменная: Логарифм средней цены акции за месяц
Регрессоры: ROE, P/E (PtoE), P/S (PtoS), P/BV (PtoBV), Логарифм D/E (lnDtoE), Логарифм Capex/Revenue (lnCapextoRevenue), Net profit Margin
Было принято решение использовать логарифмическую форму цены, чтобы показать доходность акций. Некоторые показатели имеют относительную форму, некоторые — абсолютные. Из-за этого показатели с относительной формой, Capex/Revenue, D/E, было решено взять с логарифмом, однако относительные показатели ROE и Net Profit margin было решено домножить на 100, чтобы придать им абсолютную форму, по причине того, что в некоторых кварталах у VK эти показатели отрицательные.
Обе регрессии являются довольно качественными, учитывая высокие показатели R2 в районе 0,94–0,95, однако практически все из объясняющих переменных не являются значимой, причиной этому является маленькая выборка и то, что значения показателей довольно сильно отличаются в рассматриваемый период. Также отметим и различное влияние некоторых показателей на капитализацию Yandex и VK.

Таблица 6
Регрессионный анализ. Влияние финансовых коэффициентов на рыночную капитализацию Yandex
SourceSSdfMSNumber of obs = 13
F(8, 4) = 11.93
Prob > F = 0.0149
R-squared = 0.9598
Adj R-squared = 0.8793
Root MSE = .11511
Model
Residual
1.26405865
.052996704
8
4
.158007332
.013249176
Total1.3170553612.109754613

InPriceCoef.Std. Err.tP > |t|[95% Conf. Interval]
ROE.1980268.10819611.830.141-.1023736.4984272
PtoE.0263465.01692711.560.195-.0206506.0733436
PtoS-.1218931.0965426-1.260.275-.3899382.1461521
PtoBV-.1019821.1188444-0.860.439-.431947.2279828
inDtoE.0472148.03373331.400.234-.0464438.1408735
inCapextoRevenue.0557081.08004420.700.525-.1665301.2779463
NetProfitMrgn-.0006856.0186165-0.040.972-.0523732.0510019
EVto-EBITDA.0570044.07141180.800.469-.1412666.2552754
_cons5.2213531.2654934.130.0151.7077828.734925


Таблица 7
Регрессионный анализ. Влияние финансовых коэффициентов на рыночную капитализацию VK
SourceSSdfMSNumber of obs = 13
F(8, 4) = 8.17
Prob > F = 0.0296
R-squared = 0.9423
Adj R-squared = 0.8270
Root MSE = .07022
Model
Residual
.322222655
.019723721
8
4
.040277832
.00493093
Total.34194637612.028495531

InPriceCoef.Std. Err.tP > |t|[95% Conf. Interval]
ROE-.0101651.0057746-1.760.153-.026198.0058678
PtoE.0002268.00040650.560.607-.0009019.0013555
PtoS.1311276.02929094.480.011.049803.2124523
PtoBV-.0000401.0006665-0.060.955-.0018905.0018103
inDtoE-.0971926.1993652-0.490.651-.6507192.456334
inCapextoRevenue.0542663.03176551.710.163-.0339287.1424613
NetProfitMrgn.0018825.00126131.490.210-.0016193.0053843
EVto-EBITDA-.0021558.0017755-1.210.291-.0070853.0027737
_cons2.764078.149957118.430.0002.347733.180426

Например, при увеличении ROE на 1 п.п, капитализация Yandex увеличивается на 19%, а VK cнижается на 1%. Такая сильная реакция на увеличение ROE у Yandex является негативным сигналом для инвесторов. Отметим, что изменение доли прибыли от выручки (Net profit margin) никак не влияет на изменение цен на акции Yandex и VK, что является довольно странным, ведь изменение отношения прибыли к капиталу (ROE) имеет колоссальное влияние на цены акций. Также отметим различия компаний в том, что увеличение долга по-разному влияет на изменение капитализации компаний. Например, при изменении показатели D/E на 1%, капитализация Yandex растет на 4,7%, а капитализация VK cнижается на 9,7%. Одинаковое направление влияния на капитализацию компаний имеет изменение коэффициента Capex/Revenue. Увеличение капитальных затрат позитивно влияют на цены на акции компаний. При увеличении Capex/Revenue на 1%, капитализации Yandex и VK увеличиваются на 5,5%. Показатель P/E имеет положительное влияние на капитализацию Yandex, при увеличении показателя на 1, капитализация растет на 2,6%, однако коэффициенты P/S и P/BV негативно влияют на капитализацию Yandex: увеличение этих показателей на 1 ведет к снижению капитализации Yandex на 12% и 10% соответственно. Отрицательное влияние P/S и P/BV на рыночную капитализацию Yandex относительно странное явление, ведь именно высокое значение этих показателей говорит нам, что акции компании перекуплены. Показатели P/E и P/BV не имеют влияния на капитализацию VK в отличие от P/S, которая является единственной значимой переменной в 2 моделях. Увеличение коэффициента P/S на 1 ведет к росту капитализации на 13%. Причиной низких коэффициентов перед переменными P/E и P/BV являются их высокие значения и большой разброс. Показатель EV/EBITDA также имеет противоположное влияние на капитализацию 2-х компаний. Увеличение этого коэффициента на 1 ведет к росту капитализации Yandex на 5,7% и снижению капитализации VK на 0,2%, то есть изменения EV/EBITDA имеют маленькое влияние на капитализацию VK. Также отметим то, что влияние коэффициента EV/EBITDA на капитализацию компаний отличается от влияния P/E.
Основные выводы:
1. Бета VK ниже Yandex, то есть акции VK эффективно использовать для диверсификации портфеля. Требуемая доходность Yandex выше, чем у VK, следовательно, они имеют более высокий риск для инвесторов.
2. Структуры финансовых отчетностей у компаний похожи, текущие активы обеих компаний в большей степени состоят из денежных средств и депозитов, компании активно вкладываются в основные средства, имеется большое количество предоплаченных доходов. Отметим маленькую долю долга в обеих компаниях и низкий уровень процентных выплат
3. Согласно DCF модели стоимость VK более чем в 4 раза выше, чем у Yandex. Стоимость Yandex по DCF недооценена по причине больших изменений в оборотном капитале в прогнозном периоде, получившихся из-за использования широкого периода времени в качестве основы для прогноза. VK, в соответствии с DCF моделью, является привлекательной компанией для инвестирования. Ещё одним выводом из DCF модели является то, что справедливая цена акций Yandex ниже текущих рыночных значений, а справедливая цена акций VK — выше, следовательно, в соответствие с нашими результатами, инвесторы должны продавать акции Yandex и вкладываться в ценные бумаги VK
4. Финансовые мультипликаторы по-разному влияют на рыночную капитализацию Yandex и VK. На капитализацию Yandex положительно влияют ROE, P/E, D/E, Capex/Revenue, EV/EBITDA, отрицательно — P/S, P/BV. На капитализацию VK положительно влияют P/S, Capex/Revenue, отрицательно — ROE, D/E, EV/EBITDA. С помощью данных зависимостей инвесторы могут принимать решение об инвестировании в ценные бумаги российских IT-компаний при появлении определенных сигналов на рынке, которые отражаются в рассмотренных финансовых мультипликаторах.


Список использованных источников:
1. 20 лет ИТ-рынка России: Как рождались лидеры // с.news https://biz.cnews.ru/articles/20_let_itrynka_rossii_kak_rozhdalis_lidery/2 Дата обращения: 04.04.2014.
2. ИТ-рынок России // tadviser https://www.tadviser.ru/index.php/Статья:ИТ-рынок_России
3. Абдрахманова Г.И, Ковалева Г.Г Сектор ИКТ России // ИСИЭЗ ВШЭ 14.11.2018 // https://issek.hse.ru/news/227732702.html
4. Дмитрий Бутрин Программный код на вырост // Коммерсант https://www.kommersant.ru/doc/4408496 // Дата обращения: 13.01.2021.
5. Официальный сайт Yandex // https://yandex.ru/company/
6. История VK // Официальный сайт VK https://corp.mail.ru/ru/company/timeline/
7. Simone Kelly, Jenna McClean, Ray McNamara // 2008 //The low P/E effect and abnormal returns for Australian industrial firms.
8. Investment Performance of Common Stocks in Relation to Their Price-Earnings Ratios: A Test of the Efficient Market Hypothesis /S. Basu // The journal of finance. 1977.
9. Fama, E.F., and K.R. French, 1992, The cross-section of expected stock returns, Journal of Finance 47, 427–465.
10. Fama, E.F., and K.R. French, 1993, Common risk factors in the returns on stocks and bonds, Journal of Financial Economics 33, 3–56.
11. Lakonishok, J., A. Shleifer, and R. W. Vishny, 1994, Contrarian investment, extrapolation and risk, Journal of Finance 49, 1541–1578.
12. Capaul, C., Rowley, I. & Sharpe, W. (1993). International Value and Growth Stock Returns, Financial Analysts Journal, 49 (1), pp. 27–36.
13. Вероника Завадовская // Как посчитать справедливую стоимость по модели DCF // БКС https://bcs-express.ru/novosti-i-analitika/kak-poschitat-spravedlivuiu-stoimost- kompanii-po-modeli-dcf // Дата обращения: 28.04.2018.
14. Investment valuation // Aswath Damodaran // John Wiley & Sons. 1995.
15. Выручка «Яндекса» в первом квартале выросла на 39% // ТАСС https://tass.ru/ekonomika/11262999 Дата обращения: 28.04.2021.
16. Квартальная выручка Mail.ru выросла на 27,4% //Интерфакс https://www.interfax.ru/business/763837 Дата обращения: 29.04.2021.

Вернуться к содержанию номера

Copyright © Проблемы современной экономики 2002 - 2022
ISSN 1818-3395 - печатная версия, ISSN 1818-3409 - электронная (онлайновая) версия