Зарубежный опыт формирования информационного обеспечения процесса оценки

Информация, используемая в процессе оценки, должна отвечать требованиям:

достоверности;

точности;

комплексности;

Используемая  информация должна достоверно отражать оцениваемый объект, точно соответствовать  целям оценки и комплексно учитывать  внешние условия воздействующие на объект. Существуют различные пути организации информации: хронологический, журналистский, логический.

Хронологический путь предусматривает последовательный переход от прошлого к будущему (или  от будущего к прошлому). Например, в  отчете об оценке описание процесса производства начинается с истории компании.

Журналистский путь располагает материал от более  важного к менее важному. Например, при анализе финансовой информации как правило не имеет смысла описывать всю ретроспективную информацию, внимание акцентируется на наиболее важных пропорциях или коэффициентах.

Логический порядок  распределяет информацию от общего к  частному или от частного к общему. Например, прежде чем перейти к  анализу оцениваемой компании, проводится обзор макроэкономической ситуации, который позволяет определить инвестиционный климат в стране.² 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

1.2. Структура информации, используемая оценщиком. 
 

    Всю  информацию, которая используется  в процессе оценки, можно разделить  на две группы:

Внутренняя информация, относящаяся к объекту оценки. Если оценивается недвижимость, то к этой группе относятся данные о  его технических характеристиках, о состоянии, необходимости ремонта  и пр. Для бизнеса - это данные о финансовой деятельности, о состоянии  активов и т. п. Основные проблемы в части использования этой информации лежат в области ведения бухгалтерского учета, не отражающего, чаще всего, реальное положение дел на предприятии. Эти  и другие проблемы, относящиеся к  качеству внутренней информации, будут  решаться по мере продвижения к большей  прозрачности компаний, введения бюджетирования управленческого учета, а также перехода на более прогрессивные формы бухгалтерской отчетности.

Внешняя информация. Как отмечается в международных  стандартах, все подходы приводят к рыночной стоимости, если они опираются  на рыночные данные. Поэтому без  информации, отражающей ситуацию на рынке  подобных объектов, оценка рыночной стоимости  не может быть объективной. В соответствии с общепринятыми методиками оценщик  работает как с первичными данными (например, с ценами сделок сопоставимых объектов), так и с интегрированными характеристиками рынка (например, поправочными коэффициентами, обеспечивающими "приведение" сопоставимых объектов к оцениваемому).

 Первичная  информация (цены продаж сопоставимых  объектов, значения арендных ставок, финансовые характеристики конкретных  компаний и т. п.) является важнейшим  фактором достоверности и точности  оценки Проблемы с использованием  такой информации хорошо известны. Не только по сделкам с объектами  недвижимости, но даже и по  сделкам с крупными компаниями  данные не публикуются. Вместо  информации по ценам свершившихся  сделок, оценщик имеет в своем  распоряжении много источников, в том числе ресурсы Интернет, где публикуются цены предложений.  Конечно, такая информация не  дает полноценной картины о  рыночных ценах. Тем не менее,  если исключить чрезмерно упрощенные  методы, сводящиеся к использованию  стандартных скидок "на уторгование", то эти данные могут быть использованы в процессе оценки. Подобные проблемы имеют место и с данными по финансовой деятельности различных компаний. Приведенные в бухгалтерских документах прибыли и затраты не столько отражают реальное состояние дел в компаниях, сколько тактику ведения бухгалтерского отчета. Эти проблемы безусловно отражаются на качестве оценки, но не являются критическими. Существенно хуже обстоит дело с интегрированными параметрами, без которых не могут быть реализованы большинство методов оценки.

 Интегрированная  информация основана на результатах  обработки первичной информации. Она включает поправочные коэффициенты для "приведения" данных по сопоставимым объектам недвижимости - поправки на местоположение, наличие/отсутствие ремонта, масштабный фактор, поправки на ограниченный рынок или низкую ликвидность, доля земли в стоимости единого объекта недвижимости и т. п. Для бизнеса интегрированная информация включает различные мультипликаторы, средние соотношения между собственным и заемным капиталом, значения рентабельности, характерные для отрасли и т. п.  К сожалению, недостаточно большой опыт российской оценки и, в еще большей степени, недостаточное внимание этой проблеме привели к тому, что российский оценщик не располагает всей необходимой интегрированной информацией. В этих условиях он вынужден решать проблему дефицита отсутствия необходимой информации своими способами, которые, чаще всего, при серьезном рассмотрении не выдерживают никакой критики. В данной курсовой работе рассматриваются проблемы, вытекающие из недостатка этой информации. Рассмотрим, какие варианты решения вопросов оценки в условиях отсутствия необходимой информации дает оценочная практика.

"Простые"  варианты решения проблемы дефицита  данных.

Отсутствие необходимых  данных, с которым постоянно сталкивается российский оценщик, он зачастую пытается компенсировать "простыми" вариантами решения проблемы. Ниже рассматриваются  наиболее распространенные варианты, которые не смотря на их очевидную несостоятельность, получили распространение в оценочной практике.

 Утверждения,  основанные на субъективных рассуждениях  оценщика.  Примером "простых решений"  является расчет ставки дисконтирования  на основе кумулятивного подхода.  Как известно, ставка дисконтирования  при таком подходе рассчитывается  как сумма безрисковой доходности и суммы премий, связанных с рисками. При этом все составляющие премий принимаются обычно на основе общих рассуждений, исходя из которых "выводятся" численные значения премии за различные риски. Очевидно, с помощью соответствующего "обоснования" можно без труда получить любое значение ставки дисконтирования и соответственно величину рыночной стоимости. Заметим, что применение такого подхода западными оценщиками опирается на многочисленные исследования факторов, влияющих на численное значение премий. Результаты таких исследований широко освещаются в открытой печати и в средствах Интернет. Эти публикации позволяют в какой - то мере (хотя и не полностью) преодолеть ненадежность оценки, обусловленную значительным вкладом субъективной составляющей в таком методе. Здесь уместно отметить, что субъективная компонента неизбежно в какой - то степени присутствует в процессе оценки. Однако, если она является определяющей для численного значения оценки, то говорить об объективности такой оценки не приходится. Очевидно, что оценка, опирающаяся на таким образом полученные исходные данные, дает широкие возможности для манипулирования результатом.  

    Еще  менее убедительными в отчете  об оценке выглядят утверждения  типа: "По мнению оценщика следует ввести поправочный коэффициент (приводится численное значение)", "на основе исследований, проведенных оценщиком, примем поправку, равную...". Даже, если таким утверждениям предшествуют качественные рассуждения о факторах риска, такая оценка чаще всего не имеет ничего общего с объективным состоянием, а отражает желание оценщика выйти на конкретный результат. Впрочем, справедливости ради, отметим, что такие оценки, чаще всего, не принимаются контролирующими органами и экспертными советами.  

Утверждения, основанные на неопубликованных мнениях специалистов.  Более убедительной для контролирующих органов и экспертных советов  выглядит ссылка на устные сведения, получаемые от специалистов. Например, при расчете  поправок в сравнительном подходе  в оценке недвижимости часто оказывается  достаточной ссылка на риэлтерскую  компанию: "По данным риэлтерских  компаний поправочный коэффициент  равен...". Кажущуюся убедительность вносит указание телефона и адреса риэлтерской фирмы. Трудно понять, почему мнению риэлтеров, не занимающихся аналитикой рынка и никак не отвечающих за результат оценки, следует больше доверять, чем мнению специалиста - оценщика. Был проведен специальный эксперимент. Совместно с Нижегородским отделением гильдии риэлтеров провели анкетный опрос для определения различных поправочных коэффициентов. Экспертам предлагалось дать их оценку коэффициентов, отражающих наличие отдельного входа, влияния фактора выхода офиса на красную линию, наличие парковки и т. п. Результат следующий: Из 30 риэлтеров 27 отказались заполнить анкеты, ссылаясь на то, что такое задание некорректно. 3 риэлтера, честно попытавшиеся ответить на наши вопросы, дали разброс в десять раз! Так можно ли доверять поправочным коэффициентам, подтвержденным ссылками на мнение каких либо специалистов, если эти данные не являются результатом специальных исследований, если они не опубликованы в открытой печати или на ресурсах Интернет, с указанием исходных данных и процедур обработки? Тем не менее, подобные требования со стороны контролирующих органов имеют место.

Коэффициенты  и параметры, взятые из зарубежных источников.

Внешне кажется  более обоснованным использование  коэффициентов и параметров, взятых из иностранных источников. Например, при оценке бизнеса для расчета WACC требуется коэффициент, характеризующий  соотношение собственных и заемных  средств. В известных методических разработках очень уважаемых  компаний предлагается использовать коэффициенты из зарубежных источников. Аналогичным  образом обосновываются значения скидок на отсутствие контроля и низкую ликвидность  при оценке акций. Конечно, данные, приведенные  в статьях, книгах, на сайтах известных  информационных агентств, обычно являются результатом реальных исследований и заслуживают доверия. Но нужно  ли объяснять, что сегодня российский рынок далеко не соответствует параметром западных рынков, и такие параметры  и коэффициенты не отражают реалии российского рынка.

 Варианты  решения, основанные на собственных  исследованиях ученых рынка.

Два нижеописанных  варианта позволяют увидеть способы  преодоления трудностей, связанных  с дефицитом информации, за счет собственных исследований рынка. Сразу  отмечу, что корректный статистический анализ рынка при достаточном  объеме выборочных данных безусловно позволяет решить задачи обеспечения исходной информации работ по оценке. Однако недостаточный размер выборки, нарушение репрезентативности выборки или некорректная обработка может привести к наименьшим искажениям результатов, чем субъективные коэффициенты, отражающие общие представления и интуицию оценщика.

Поправочные коэффициенты на основе малой выборки.  Широкое  распространение в оценочной  практике получил метод парных продаж, обеспечивающий получение корректирующих коэффициентов. Если исключить заведомо неправильные способы обработки  данных, то проблема сводится к большому рассеиванию оценочного коэффициента. Дело в том, что наблюдения по ценам  даже внутри однородной выборки обычно образуют большой разброс, обусловленный  самой статистической природой цен  на рынке.  При корректном использовании  метода парных продаж оценщик формирует  выборочные значения корректирующих коэффициентов, представляющих отношение наблюдений из двух независимых выборок. В этом случае коэффициент вариации (стандартное  отклонение коэффициентов, выраженное в относительных единицах (в процентах)по отношению к среднему значению). ориентировочно в корень из 2-x раз превышает коэффициент вариации для первичной выборки. А образуемая после корректировок выборка, используемая непосредственно для оценки рыночной стоимости, будет уже в корень из 3-х раз иметь больший коэффициент вариации, чем соответствующая однородная выборка. Таким образом, использование поправок, рассчитанных на основе малой выборки по методу парных продаж, не всегда приводит к повышению точности результирующей оценки. С одной стороны такая техника позволяет расширить исходную для оценки выборку, с другой - она увеличивает рассеивание в скорректированной выборке. Исходные выборки формировались из условия обеспечения максимально возможной однородности данных внутри каждого сегмента рынка. По крайней мере, по изложенной в публикациях информации объекты, выставленные на продажу, не имеют существенных признаков отличия друг от друга. Поэтому коэффициенты вариации характеризуют рассеивание, присущее самим ценам, обусловленным статистической природой рынка. Подробный анализ результатов обработки не входит в задачу этой статьи. Здесь же отметим, что для сегментов рынка, характеризующихся низкой ликвидностью, рассеивание результатов весьма большое. Поэтому оценка рыночной стоимости таких объектов с расчетом поправочных коэффициентов по малой выборке приводит к недопустимо большим погрешностям. Эти проблемы в значительной степени снимаются, если расчеты поправочных коэффициентов выполняются на основе достаточных по размеру выборок (50- 100 значений) и при использовании специальных методов статистического анализа, основанного на робастных процедурах.

 Регрессионные  зависимости на основе малой  выборки 

 В качестве  примера такого подхода рассмотрим  построение регрессионной зависимости  цены объекта от ценообразующего фактора (или нескольких факторов T множественная регрессия). Например, влияние масштабного фактора или фактора отдаленности от центра при оценке коммерческой недвижимости. Такой подход в общем случае не может вызвать возражений. Однако влияние так называемых латентных (неконтролируемых) факторов приводит к неизбежному размыванию таких зависимостей, что отражается в том, что коэффициент детерминации (известный R-квадрат) принимает достаточно маленькие значения (0.2-0.5). Само по себе низкое значение коэффициента детерминации не является препятствием к использованию поправочных коэффициентов. Однако, в этих условиях, чтобы обеспечить статистически значимые значения параметров регрессионной зависимости (поправочных коэффициентов) требуется достаточно большие объемы исходных данных. Можно показать, что минимально необходимое количество данных даже при одномерной регрессии должно лежать в пределах 50 - 100 значений. Если же используется значения цен по 5-10 объектам, то полученные поправки не могут быть признаны корректными, в чем легко убедиться, если выполнить проверку с помощью статистических тестов (например, теста Стьюдента или F-квадрат). Более того, полученные таким образом регрессионные кривые оказываются очень чувствительными к отдельным выборочным значениям. (Здесь речь идет о размытых полях корреляции с R2, меньшим 0.4 -0.5). Поэтому регрессия по малой выборке, как и предыдущие варианты, дает основу для манипулирования с результатами на фоне кажущейся правомерности.

  Таким образом,  используемые в практике оценки  методы обработки статистической  информации малого объема (малая  выборка) при серьезном рассмотрении  вызывает серьезные возражения  и, чаще всего, могут быть  признаны недостоверными, если в  качестве оппонента будет выступать  профессионал в области статистической  теории оценивания.  Результатом  этого являются: Любой, даже самый  добросовестный и квалифицированный  оценщик, работающий в условиях  недостатка информации, оказывается  под угрозой признания отчета  недостоверным со всеми вытекающими  отсюда последствиями.  

 Стратегия  выхода из информационного тупика.

Опыт западных стран, где оценочная деятельность существует уже давно, показывает, что  необходимое информационное обеспечение  для оценочной деятельности создается  в рамках специальных аналитических  исследований специализированных информационно T аналитических агентств. Эти данные публикуются в печати, в средствах  Интернет. Любой оценщик имеет  возможность получить все необходимые  для оценки сведения. В последнее время в российских изданиях появились различные исследования, направленные на создание такого обеспечения по российскому рынку. и др.) Продолжение и развитие таких исследований, завершающееся публикацией интегрированных данных в доступных для оценщиков средствах, является единственно реальной стратегией выхода из информационного тупика и выхода на объективную и цивилизованную оценку.  В заключение отметим, что малый шаг в направлении создания необходимого информационного обеспечения работ по оценке бизнеса сделан в Приволжском центре финансового консалтинга и оценки изданием справочника по оценке бизнеса³.