Предсказательная точность моделей относительной оценки стоимости акций

По мнению многих исследователей, модели относительной оценки с каждым годом получают все большее распространение на практике, даже если их предсказательная сила до конца не изучена. Однако текущие результаты крайне противоречивы в отношении эффективности каждого мультипликатора и точности сравнительного подхода при выявлении недооцененных и переоцененных фирм. Цель данной работы – проверить, обладают ли модели относительной оценки акций предсказательной точностью при определении недооценённых и переоценённых акций на российском и китайском фондовых рынках, верифицировать эти модели на исторических данных и изучить возможность использования этих моделей для эффективных инвестиционных стратегий. Проанализированы наиболее часто используемые на практике мультипликаторы - P/E, P/B, EV/S и EV/EBITDA. Данные собраны из базы данных приложения «Цифровой Финансовый Аналитик» (www.difan.xyz) за период с 2002 по 2021 год с шагом в один месяц. Методологический инструментарий основан на регрессионном анализе оценочных коэффициентов, эмпирической проверке модели CAPM, построении портфелей различных типов с переоценёнными и недооценёнными акциями на основе сортировки по мультипликаторам. По результатам исследования выявлено, что модели оценки по мультипликаторам обладают предсказательной силой и помогают находить недооценённые компании на фондовом рынке. Используя модели относительной оценки, игрок рынка с течением времени сможет получать аномальную доходность. Обнаружена тесная связь мультипликатора с его фундаментальными переменными, что подтверждает необходимость и эффективность использования фундаментально скорректированного показателя. Для рынка России рекомендуется применение фундаментально скорректированных мультипликаторов P/E, P/B и EV/EBITDA и простого коэффициента EV/S. Для компаний индекса Hang Seng – использование скорректированного мультипликатора P/E, EV/EBITDA, EV/S и простого индикатора P/B.