Фундаментальный анализ акций

Фундаментальный анализ составляет основание анализа ценных бумаг в условиях эффективного рынка капитала.
Выполнение прогноза по направлениях сверху-вниз и снизу-вверх
Наряду с прочими моментами, фундаментальные аналитики выполняют прогнозы объема внутреннего валового продукта, а также объема продаж и уровня доходов в целом ряде отраслей, а также объема продаж и уровня доходов довольно внушительного числа фирм. В конечном счете, эти прогнозы обернуться оценками ожидаемой доходности определенных акций и, вполне вероятно что, отдельных отраслей, а может и даже фондового рынка в целом. В одних случаях это абсолютно очевидно.
Например, если оценку размера доходов фирмы в расчете на одну акцию для будущего года умножить на прогнозируемое соотношение “стоимость – доход”, то возможно дать оценку ожидаемой цене акции фирмы в будующем году, что в свою очередь даст возможность спрогнозировать ожидаемую прибыль. В других случаях взаимосвязь будет носить косвенный характер. Вот, например, акции, для которых выполняется прогноз по доходности, превышающая оценки остальных вкладчиков, могут быть включены в “одобренный” список.
Некоторые организации, которые занимаются инвестициями, и использующие услуги финансовых аналитиков используют метод прогнозирования “сверху-вниз” (top-down forecastingapproach). При данном методе финансовые аналитики вначале выполняют прогнозы для экономики в целом, после чего для отдельных отраслей и, под конец, для конкретных компаний. Прогнозы для отраслей будут основываться на прогнозах для экономики в целом, а прогнозы для компаний в свою очередь будут основываться на тех и иных прогнозах.
Другие организации, которые специализируются на вкладах, сначала дают оценку перспективам отдельных компаний, затем прогнозируют оценки перспектив для отраслей и, под конец, для экономики в целом. Данный метод прогнозирования “снизу-вверх” (bottom-up forecasting) может неумышленно применять некорректные допущения. Например, один аналитик при даче оценки объема продаж за рубежом компании А применяет один прогноз валютных курсов, когда другой аналитик при оценке объема продаж за рубежом компании В исходит из совсем другой оценки тех же самых валютных курсов. Система прогнозирования “сверху- вниз” наиболее меньше подвержена подобного рода опасности, поскольку все аналитики организации будут применять один и тот же прогноз валютных курсов. Возможно это вам покажется трудным делом, тогда вы можете поискать работу в Москве там много хороших рабочих вакансий.
На практике часто используется сочетание двух подходов. Например, прогнозы развития экономики в целом выполняют по методу “сверху- вниз”. Данные прогнозы служат затем финансовым аналитикам в роли отправной точки для составления прогноза для отдельных компаний согласно методу “снизу-вверх”. Совокупность индивидуальных прогнозов обязана соответствовать начальному общеэкономическому прогнозу. В противном случае процесс заново повторяют (возможно, применяя дополнительный контроль) с целью достижения соответствия.
Вероятностное прогнозирование
Вероятностное прогнозирование (probabilistic forecasting) довольно часто концентрирует основное внимание на общеэкономических прогнозах, потому что неопределенность, существующая на этом уровне, чрезвычайно важна для выявления риска и ожидаемой прибыли хорошо диверсифицированного портфеля. Могут прогнозироваться несколько типов сценариев развития экономики с учетом вероятности их выполнения. После чего на основании возможных вариантов роста экономики выполняют прогнозы перспектив отраслей, компаний, а также динамики курсов акций. Данная процедура дает четкое представление о возможной реакции разных акций на неожиданные сюрпризы экономики и в связи с этим иногда именуется анализом по принципу “что, если”. Кроме того, можно дать оценку рискам путем оценки вероятности выполнения того или иного сценария.
Эконометрические модели
Эконометрическая модель (econometric model) - является статистической моделью, которая представляет собой средство прогнозирования значений определенных переменных, именуемых как эндогенными переменными (endogenous variables). Для того чтобы выполнить такие прогнозы, в роли исходных данных применяются значения других переменных, именуемых как экзогенными переменными (exogenous variables). Предположения о значениях данных переменных выполняются пользователем модели. Например, в эконометрической модели уровень продаж автотранспорта в следующем году может быть присоединен к уровню валового внутреннего продукта, а также процентных ставок. Чтобы выполнить прогноз относительно объема продаж автомобилей в будущем году (это эндогенная переменная), следует приобрести данные о величине валового внутреннего продукта и процентных ставок для будущего года, собственно которые относятся к экзогенным переменным.
Эконометрическая модель может являться как очень сложную систему, так и простую легкую формулу, которая может быть довольно просто подсчитана на калькуляторе. В любом случае она требует иметь знания по экономике и статистике. Сначала для вычисления соответствующих взаимосвязей используются знания по экономике, после чего для оценки количественной природы взаимосвязей, которые получены за прошедший период данные обрабатываются при помощи статистических методов.
Некоторые инвестиционные организации применяют широкомасштабные эконометрические модели, для того чтобы на основании прогнозов таких факторов, как федеральный бюджет, ожидаемые потребительские затраты и планируемые вклады в деловую сферу, выполнить прогнозы относительно будущего уровня валового внутреннего продукта, инфляции и безработицы. Некоторые фирмы и некоммерческие организации как раз специализируются на подобных моделях, продавая инвестиционным институтам, финансистам корпораций, общественным агентствам и другим или прогнозы, или компьютерные программы.
Разработчики подобных широкомасштабных моделей обычно предусматривают несколько “стандартных” прогнозов, которые основаны на определенном наборе экзогенных переменных. Некоторые модели содержат в себе вероятность, с которой может выполняться тот или иной прогноз. В остальных случаях пользователи могут включать выполненные ими самими предположения и анализировать полученные в итоге этих предположений прогнозы.
Широкомасштабные эконометрические модели данного типа насчитывают огромное число уравнений, которые описывают огромное число важных взаимосвязей. Несмотря на то, что оценки подобных взаимосвязей основываются на данных за пройденный период, данные оценки могут позволить (или же не позволить) модели эффективно действовать в будущем. Когда прогнозы оказываются неверными, то иногда говорят, что лежащая в основании модели экономическая взаимосвязь претерпела структурные перемены. Но неудача может явиться следствием влияния неучтенных в модели факторов. Та и другая ситуации требуют изменений или величин оценок, или же самой концепции эконометрической модели, или же и того и другого. Довольно редко можно увидеть пользователя, который бы не “ремонтировал” (или полностью “перестраивал”) данную модель время от времени по мере накопления опыта.
Анализ финансового отчета
Для некоторого типа фигура типичного финансового аналитика предстает в виде карлика, который вооружен дисплеем и погружен в финансовые отчеты где-то в дальней комнате. В случае если внешнее описание вряд ли окажется правдоподобным, что действительно верно, тогда очень многие аналитики изучают финансовые отчеты, для того чтобы выполнить прогноз на будущее.
Финансовые отчеты компании можно рассмотреть как итог функционирования модели фирмы – модели, образованной управляющими компании, ее бухгалтерами и, косвенным образом, налоговыми органами. Разные компании применяют различные модели, а это означает, что они рассматривают одно событие по-разному. Отчасти объясняет данное явление то, что Общепринятые принципы бухгалтерского учета сокращенно будет (GAAP), которые установлены Советом по стандартам финансового учета (Financial Accounting Standards Board, FASB), допускают определенную свободу в вопросах учета. Примером может послужить метод амортизации активов (равномерный или форсированный) и метод учета товарно-материальных запасов (FIFO или LIFO).
Для того чтобы понять реальное положение дел в компании и сопоставить их с ситуацией в других компаниях, которые используют иные методы учета, финансовый аналитик обязан быть настоящим финансовым детективом, который занимается тем, что ищет факты в сносках и сопроводительных записках к финансовым отчетам. Тех, кто принимает на веру в результате полученные отчетные данные, такие, как величина доходов на одну акцию, может удивить последующее развитие компании в отличие от тех, кто пробует заглянуть на “кухню” бухгалтерского учета.
Конечная цель фундаментальный анализ состоит в том, чтобы вычислить текущую величину финансовых требований по отношению прибыли фирмы (включая требования держателей облигаций и акций фирмы). Для этого, прежде всего, потребуется спрогнозировать доход фирмы, после чего возможное распределение прибыли среди ее кредиторов с оценкой соответствующих вероятностей.
На практике довольно часто применяют более легкие методы. Многие аналитики обращают основную часть своего внимание на цифры, которые содержатся в отчетах фирмы, даже если последние неадекватно отображают подлинные экономические процессы. Кроме того, для выполнения оценки сложных взаимосвязей довольно нередко применяют простые показатели. Например, некоторые аналитики пробуют дать оценку вероятности полного и своевременного погашения краткосрочной задолженности при помощи сравнения величины ликвидных активов и общей суммы краткосрочного долга. Аналогичным образом вероятность своевременной выплаты процентов держателям облигаций достаточно часто оценивается при помощи сравнения прибыли до выплаты процентов и налогов и размера периодически выплачиваемых процентов. Довольно нередко для оценки обычных акций применяют сравнение величины доходов после того как будут выплачены налоги и балансовой ценности акций компании, которые находятся в обращении.
Анализ с помощью коэффициентов
Коэффициенты, которые подобны только что рассмотренным, достаточно широко применяются для составления прогнозов. Для выполнения расчета одних коэффициентов применяются данные только одного отчета (либо баланса, либо отчета о доходах и убытках), для расчета других – данные двух разных отчетов. Для того чтобы получить коэффициент третьей группы нужно иметь данные двух или более отчетов одного и того же вида, но только за разные годы (например, баланс текущего и прошлого года) или укрупненные данные по рыночным показателям.
Коэффициенты можно применить по-разному. Некоторые аналитики в качестве базы для сопоставления используют абсолютные стандарты. Отличие от них коэффициентов будет свидетельствовать о потенциальной слабости и тем самым заслуживает дальнейшего анализа. Другие аналитики сопоставляют коэффициенты компании с коэффициентами “средней” фирмы и той же отрасли, для того чтобы найти отличия, которые могут в последствии стать предметом дальнейшего рассмотрения. Другие анализируют силу коэффициентов компании во времени, полагая, что это поможет им дать прогноз будущих изменений. Ряд аналитиков для принятия инвестиционных решений используют коэффициенты в комбинации с техническим анализом.
Иной способ применения коэффициентов для анализа показан на рисунке. Здесь каждый коэффициент будет равен произведению двух коэффициентов в его правой части, но только с одним исключением. Исключение будет составлять коэффициент товарооборота (объем продаж/сумма активов) или его обратное отношение (цена активов/сумма продаж) равно сумме обратных отношений четырех коэффициентов в правой части. Потому что между коэффициентами имеется взаимосвязи, то, вычислив будущие значения индексов, можно выполнить прогноз по отношению стоимости акций фирмы. Но сложность такого подхода будет состоять в точности вычисления будущих значений коэффициентов.

Анализ коэффициентов может быть довольно сложным, но также и чрезвычайно легким. Обычная экстраполяция текущего значения коэффициента (или тенденции его изменения) может в результате дать не слишком точную оценку его значениям в будущем. (Например, для фирмы нет нужды поддерживать постоянное сравнение величины запасов и объема продаж.) Кроме этого, простая экстраполяция при выполнении оценке показателя может привести к ошибкам в финансовой отчетности. Например, на основе прогнозов коэффициентов выполняются прогнозы различных статей баланса. Но может получиться так, что если прогнозируемые величины отдельных статей баланса взять в совокупности, то в результате баланс не сойдется.