Научитесь строить финансовые модели разных уровней сложности на курсе «Финансовое моделирование» от SF Education!

Оценка экономической привлекательности проекта с помощью модели дисконтированных денежных потоков (Discounted Cash Flow, DCF) – основная рабочая лошадка финансовых аналитиков.

На тему правильного определения ставки дисконтирования, темпа роста в постпрогнозном периоде, корректного учета налогов и других тонкостей моделирования написаны тома, а на профильных форумах ведутся жаркие баталии.

Однако, построив идеальную с технической точки зрения модель, понимаешь, что чистая приведенная стоимость (Net Present Value, NPV) может колебаться в достаточно широком диапазоне при изменении базовых предпосылок, одной из которых является объем продаж.

В этой статье мы рассмотрим, какие подходы существуют для оценки потенциального рынка, а в следующей – как анализ чувствительности помогает учесть отклонения в параметрах модели.

В самом начале необходимо понять, является ли проект «типовым» и может выйти на высококонкурентный рынок.

Оценка рынка первого типа, как правило, не представляет сложностей с точки зрения концепции, вопрос лишь в доступности необходимой информации, и здесь на помощь приходят годовые отчеты конкурирующих компаний, отраслевые обзоры консультантов, статьи в профильных журналах, сайты национальных статистических агентств.

Анализируя рынок, важно помнить, что именно мы оцениваем, ведь объем рынка тоже бывает разных типов:

1. Общий объем рынка. Например, компания занимается продажей женской обуви. Оценив количество женщин в стране (или мире) и предположив частоту покупок, можно понять, сколько обуви в стране продается ежегодно.

2. Доступный объем рынка. На данном этапе на общий объем рынка накладываются ограничения:

a. Географические. Например, открытие только одного магазина в Казани сократит рынок в разы.

b. Продуктовые. Например, сужение ассортимента только до спортивной обуви.

c. Ценовые. Например, ориентация на бюджетный сегмент обуви.

3. Достижимый объем рынка. Здесь необходимо понять, какие у самой компании могут быть ограничения по объему продаж.

Например, чтобы обеспечить продажу 100 пар, нужно затрать на рекламу 1 000 рублей. При маркетинговом бюджете в 10 000 рублей наиболее реалистична продажа 1 000 пар, не более.

С оценкой общего и доступного объема рынка, как правило, проблем не возникает. Хотя изобретательность проявлять необходимо почти всегда – готовый ответ дается редко.

В моей практике была ситуация, когда необходимо было оценить примерный объем рынка кровельных материалов и информации по сегменту в открытом доступе не было. В принципе, все упиралось в определение площади крыш домов в Санкт-Петербурге – достаточно специфическая информация.

Маркетологи нашли неожиданное решение: выяснилось, что есть некая отраслевая практика, которая определяла частоту установки водосточных труб в зависимости от размеров крыши. А по рынку водосточных труб информация в открытом доступе была. Взяв ее за основу, я справился с задачей.

Позже, получив отчет от консалтинговой компании по рынку кровли, мы обнаружили, что отклонение нашей оценки от оценки консультанта не превышало 10% — достойный результат.

Получить представление о доступном объеме рынка из открытых источников гораздо сложнее. Зачастую нужны полевые исследования, которые заказываются у исследовательских компаний. Впрочем, иногда можно обойтись и собственными силами.

В 2006 году мне нужно было оценить объем продаж ламп накаливания в Китае (в денежном выражении). Информацию по объему продаж я со скрипом, но нашел. А вот цена лампочки вызвала у меня большие сложности. Информации тогда было гораздо меньше, чем сейчас, не было ни Google Translate, ни Alibaba.

Я связывался с продавцами, но никто не называл цену, т.к. вначале хотели узнать, сколько я буду заказывать и т.д. Тогда я отфильтровал в мессенджере ICQ пользователей – китайцев, указав в качестве фильтра знание английского языка.

И начал писать всем подряд с просьбой сходить в ближайший магазин и посмотреть стоимость лампочки. На каждые 10 отказов я получал по 1 согласию и вскоре смог составить примерную картину средней стоимости продукции.

Сложнее ситуация, когда рынок новый или активно развивающийся. Тем не менее, новый рынок не означает новую потребность.

Например, в последние годы идет активная работа по переводу транспорта с традиционных типов моторного топлива (бензин, дизель) на газомоторное топливо (компримированный газ). Общий объем рынка (в натуральном выражении) в данном случае получается как сумма продаж типов традиционного топлива, скорректированная с учетом разницы в энергетической ценности.

Однако на этапе оценки доступного объема рынка появляется такое понятие, как коэффициент проникновения (penetration rate) новой технологии в традиционный рынок, и основная загвоздка заключается в том, чтобы оценить динамику этого показателя на ближайшие годы.

Для этого существует много подходов. Самый практичный – посмотреть на динамику коэффициента на смежных рынках. Например, Италия развивает газомоторное топливо уже более 50 лет, и там накоплена богатая статистика по динамике развития.

Есть и более наукоемкие подходы. Например, существует гипотеза, что динамика уровня проникновения имеет форму сигмоиды (S-shaped adoption curve). Это логично, т.к. для инновационных продуктов характерны периоды медленного роста на старте, взрывного роста на пике популярности и постепенной стабилизации в динамике развития.

Кривая достаточно легко строится в Excel (см., например, статью «Modeling market adoption in Excel with a simplified s-curve» автора Juan C. Mendez (2007)) и позволяет вам смоделировать, какой уровень проникновения технологии может быть при выбранных параметрах:

1. Насыщение (saturation) – целевой уровень проникновения инновации.

2. Начало быстрого роста (start of fast growth) – год, когда уровень проникновения составит как минимум 10% от целевого значения.

3. Период быстрого роста (takeover time) – количество лет, в течение которых уровень проникновения достигнет 90% от целевого значения.

Несмотря на кажущуюся академичность, данная гипотеза хорошо подтверждается практикой. Согласно исследованию экономиста Роберта Меткалфа развитие компании Facebook в период с 2003 по 2013гг. хорошо описывается сигмоидой.

Позже китайские исследователи взяли для анализа данные компании Tencent (ведущая IT-компания Китая) и пришли к тем же выводам: динамика числа активных пользователей за последний месяц (Monthly Active Users, MAU) хорошо аппроксимируется именно сигмоидой.

Оценивая потенциал рынка инновационных компаний, полезно иметь под рукой и последний отчет с аналитикой по циклу Гартнера, который позволяет понять текущий статус проектов в отрасли, будь то чат-боты или компьютерное зрение.

Оценка размера рынка – один из наиболее недооцененных навыков финансового аналитика. Так как этот скилл является больше искусством, чем наукой, и обучить ему – задание непростое, о нем не так часто рассуждают или спрашивают на собеседованиях.

Тем не менее, принцип «мусор на входе – мусор на выходе» никто не отменял, и именно этот навык необходим, чтобы, применив свою технически безукоризненную DCF модель, не получить на выходе неверный вывод.

Научитесь строить финансовые модели разных уровней сложности на курсе «Финансовое моделирование» от SF Education!

Автор: Максим Иванов, руководитель аналитического отдела в New Opportunities Capital