На своей первой работе в Москве я работал над проектом по продаже небольшого целлюлозно-бумажного комбината (ЦБК) в Санкт-Петербурге.
Когда я пришел в компанию, этот проект длился как минимум полгода, и многие материалы по нему было готовы. В частности, я увидел трехтомник на 500+ страниц от оценщиков, которых привлекли для предоставления «независимого» мнения по цене сделки.
В этом заключении было много расчетов, несколько страниц было выделено под терминологию. Везде были расписаны методы оценки этого предприятия, красовались модели и математические формулы.
Однако, когда я начал подробно разбирать эти труды, я понял, что DCF-модель, использованная для оценки завода, не только ошибочна, но и вводит в заблуждение собственников бизнеса, которым на основе этого отчета был назван диапазон цены, на который они могли рассчитывать по завершении сделки. Самая большая ошибка была в том, что выручка была спрогнозирована неверно, мягко сказано.
Естественно, ни я, никто другой не знает будущего. Проблема с расчетом выручки была не в том, что он был слишком оптимистичный или пессимистичный (или потому что не был привязан к макроэкономическим факторам), а в том, что он был проведен в отрыве от реальности, а именно: основывался на некой регрессионной модели. Рекомендуем скачать бесплатный чек-лист для проверки финансовой модели, чтобы в будущем избегать подобных ошибок.
Насколько я помню, оценщики просто взяли исторические данные по выручке (даже не очистив их от «одноразовых эффектов», которые были связаны с тем, что завод установил новое оборудование и практически удвоил объемы производства) и экстраполировали их на основе формулы, полученной в результате проведения регрессионного анализа (думаю, большинство из вас это делали не раз в жизни).
Если такого рода подход еще можно использовать в оценке очень крупных компаний (хотя я не рекомендую, особенно, если вам за это платят), выручка которых растет вместе с инфляцией, а ее источники – множество филиалов, разбросанных по всему миру, то в данном случае это было как минимум глупо.
Все прекрасно понимают, что выручка рассчитывается по следующей формуле: (средний чек) х (объем проданного товара). Вторая часть этого уравнения – объем – в случае завода ограничена его мощностями. На тот момент загрузка мощностей составляла порядка 95% – 97%, а значит, рост объемов без дополнительных капиталовложений был невозможен.
Таким образом, остается только рост отпускной цены. Рынок бумаги и бумажных изделий очень насыщен – дефицита на нем нет, а игроков много, включая международные корпорации.
Более того, если мне не изменяет память, в тот год на российский рынок вышел новый игрок, который очень быстро занял порядка 10% рынка за пару кварталов благодаря демпингу (это, кстати, было видно в финансовых результатах компании: выручка значительно «просела» по сравнению с годом раннее). Можно было сделать вывод, что рост цен вряд ли будет превышать инфляцию, если даже не будет ниже.
В итоге, простые расчеты показывали, что выручка завода не ожидала значительного роста: по моим прогнозам, она росла в диапазоне 5% – 7% годовых против 13% – 14% годовых, которые сулили внешние оценщики. Как вы можете догадаться, оценка компании от этого была существенно ниже (как минимум, в 2 раза согласно обновленной модели).
Я не знаю, почему оценщики допустили такую глупую ошибку. Возможно, они просто не «заморачивались» и сделали все по шаблону, не вникая в специфику рынка и бизнеса. Возможно, они показали тот диапазон, который с них потребовали заказчики (в России это сплошь и рядом).
В любом случае, данная находка очень удивила партнеров фирмы, в которой я тогда работал, и, в чем я уверен, собственников бизнеса.
Вам может показаться, что это единичный случай, и люди в принципе не бывают такими «тупыми», однако, мой опыт показывает, что компетентных людей, особенно в финансах и учете крайне мало.
Как правило, основной проблемой был прогноз выручки, который часто строился отнюдь не логично.
Если вы только учитесь строить финансовые модели, то рекомендуем записаться на наш открытый онлайн-курс «Построение DCF-модели». Продолжение разбора глупых ошибок в моделировании доступно в следующей части!
Автор: Александр Вальцев, основатель и генеральный директор SF Education