Текст книги "Практика биржевых спекуляций"

Вспомните об Эрнсте Вэйле, талантливом, но наивном писателе из романа Марио Пьюзо «Последний дон» (The Last Don). Босс – владелец киностудии – говорит Вэйлу: «Я нутром чувствую, что это будет фильм-сенсация. И помни – ты получишь 10 % чистого дохода. У тебя настоящий талант. Ты можешь разбогатеть на этой картине, особенно если Академия даст ей “Оскара”». (Ранее он говорит героине книги Клаудии, что сценарий – это «кусок дерьма».)

Клаудиа, как и некоторые «избранные» инвесторы, а также те, кто сейчас читает эту книгу, все понимает. Она «увидела, что Вэйл проглотил крючок. Бедняга даже не догадывался, что 10 % чистого дохода – это 10 % дырки от бублика».

Уловка с обещанием процента от чистой прибыли была подробно описана в статье, которая появилась в 1989 году в Los Angeles Lawyer[34]34
  Steven Sills and Ivan Alexrod. Profit Participation in the Motion Picture Industry//Los Angeles Lawyer, April 1989.


[Закрыть]. Ее авторы, Стивен Силлс и Айвэн Алексрод, пишут, что менее 5 % фильмов показывают чистую прибыль. Вот всего один пример: вышедший в 1994 году фильм «Форрест Гамп» был одним из самых успешных фильмов того времени и принес общую прибыль в 650 млн долл. Уинстон Грум, автор сценария, должен был по контракту получить 3 % от чистой прибыли. Но так же, как Эрнст Вэйл и многие инвесторы, которые в изумлении наблюдали, как стоимость их акций испарялась вместе с корпоративными доходами, Грум был поражен, узнав, что компания Paramount заявила, будто фильм принес компании 60 млн долл. убытков. Paramount вычла из доходов этого фильма 32 % комиссионных, чтобы «покрыть возможные убытки от других фильмов». Игравший главную роль в этом фильме Том Хэнкс, может быть, более опытный в голливудских уловках, а может быть, действующий так благодаря квалифицированным советам своего адвоката, оговорил в своем контракте процент от валового дохода. Что касается Грума, то в результате иска, который он подал против киностудии Paramount, ему пообещали процент от валового дохода от продолжений «Форрест Гампа», которые, к его сожалению, так никогда и не были сняты.

Вэйл и Грум слишком дорого заплатили за науку о довольно эфемерной природе доходов. Слишком много неопределенности, разброса и нечеткости, когда речь идет об уровне, временных характеристиках и динамике доходов, чтобы на них можно было положиться. Но для многих инвесторов финансовая жизнь и смерть часто висят на волоске.

Мудрые люди знают, что они вряд ли добьются успеха, если будут полагаться на традиционные объяснения динамики рынка, но подавляющее большинство инвесторов обманывают и по-крупному, и по мелочам. Для того чтобы защитить наших читателей от подобных манипуляций, мы проверили каждое из традиционных представлений о рынке, перечисленных выше, и вы можете познакомиться с полученными нами результатами.

Давайте начнем с анализа реальной связи между поведением рынка и прибылями. Существует множество отсроченных, опережающих эффектов, соотношений, которые нужно проверить. Лучший способ для этого, как показывается в главе 8, – построить диаграммы рассеивания. Если данные распределены достаточно близко от линии регрессии – это значит, что существует сильная взаимосвязь, если же они напоминают бесформенное облако, тогда ясно, что эта взаимосвязь слабая или ее нет вообще. На каждом из графиков показано соотношение доходности из индекса цен на ценные бумаги Standard & Poor’s и данных о прибылях из глобальной базы данных Лондонской школы бизнеса, которые будут детально обсуждаться в главе 9.

Мы начнем с анализа соотношений для одного года, доходы соотнесем с прибылями, полученными в том же году. Предполагается, что цены на акции должны снижаться, когда доходы снижаются, и, наоборот, повышаться при росте доходов. Этого не происходит, скорее мы видим обратное:

1. если прибыли компаний S&P 500 выросли в данном году, то сам S&P 500 покажет худшие результаты, чем в среднем;

2. если прибыли компаний в данном году падали, то S&P 500 в этом году вырастет больше, чем в среднем.

Это обратное соотношение вы можете увидеть на рис. 2.1. Обратите внимание на небольшой наклон линии регрессии. Это признак того, что статистики называют отрицательной корреляцией. Когда доходы снижаются, цены на акции возрастают чаще, чем понижаются.

В реальности было 22 года из тех 65, что представлены на графике, когда цена акций снижалась. Средний доход для компаний из S&P 500 в эти годы поднялся на 14,2 %. Сравните с теми 43 годами, когда цена повышалась, – доход в эти годы поднялся лишь на 4,9 %.

Мы использовали регрессионный анализ и получили уравнение, которое отражает небольшую отрицательную корреляцию между ценой на акции и прибылью в следующем году: доходность вложений в S&P 500 = 9,6 % – 1/5 годового изменения прибылей компаний, входящих в S&P, или

9,6 % – 1/5 (S&P 500 ∆).

Например, представьте себе, что в данном году прибыли компаний S&P 500 выросли на 22 %. Если подставить это значение в приведенную формулу, то получим: 9,6 % – 1/5(22 %), что равносильно предсказанию, что в следующем году индекс S&P 500 вырастет на 5,2 %. Нужно иметь в виду, что средний ежегодный рост равен 9,6 % в год, следовательно, полученное значение в 5,2 % ниже среднего. А вот если прибыли компаний S&P упадут за год на 22 %, тогда в следующем году, согласно формуле, индекс вырастет на 9,6 % – 1/5(–22 %), или на 14 %.

Уравнение «объясняет» только около 5 % отклонений индекса S&P 500 от его нормального поведения. Это утверждение можно выразить и в такой форме: если инвестор ничего не знает об изменениях доходности в течение года, то наилучшим прогнозом изменения дохода в 2002 году для компаний S&P 500 будет 9,6 %, т. е. среднее ежегодное изменение. Этот прогноз будет, однако, иметь большой диапазон ошибки, который можно сократить на 0,5 %, используя приведенную нами формулу. Такое сокращение может быть чисто случайным только в семи случаях из ста.

После того как мы узнали, что доходы компаний в данном году негативно связаны с ростом рынка в следующем году, можно задать вопрос о том, что будет, если использовать более детальные данные за квартал (или за три месяца): может быть, связь станет позитивной? Нет. Мы получаем ту же негативную зависимость. Диаграмма рассеяния для соотношения прибылей в данном квартале и ростом S&P 500 в следующем это ясно показывает. Точки снова группируются в левом верхнем и правом нижнем квадрантах, что показывает негативную корреляцию.

Если доходы выросли в каком-то квартале, то в следующем за ним квартале S&P 500, вероятно, поведет себя хуже, чем в среднем. Если же доходы снижались в течение квартала, то результаты S&P 500 в следующем квартале, напротив, будут лучше, чем в среднем, что показывает рис. 2.2.

Использовав данные за 65 лет, в течение которых среднее изменение индекса S&P 500 за квартал равнялось 2,5 %, мы рассчитали формулу регрессии, которая может приблизительно предсказывать изменение S&P 500 в следующем квартале на основе данных о прибылях компаний в текущем квартале. Эта формула выглядит следующим образом:

Данное соотношение объясняет 1 % всей вариации индекса S&P 500. Поскольку теперь расчеты основываются на данных за 258 кварталов, а не за 40 лет, как в анализе, приводившемся выше, вероятность того, что описанная зависимость случайна, снижается – всего 1 шанс из 200.

Когда мы анализировали различные данные о взаимосвязи прибылей компаний и поведения рынка, то обнаружили один совершенно неожиданный показатель (рис. 2.3), имеющий прогностическую ценность. На фондовом рынке есть старая поговорка, что «цены на акции предсказали девять из пяти последних рецессий». Когда мы анализировали все возможные соотношения между прибылями и доходностью рынка, то обнаружилось, что изменения индекса S&P в данном квартале предсказывают прибыли компаний в следующем квартале. Соотношение такое:

Приведенная выше формула объясняет около 3 % вариаций изменений прибылей компаний. Со статистической точки зрения этот результат обладает высокой степенью достоверности для 258 кварталов, данные по которым были проанализированы. Это соотношение, конечно, предсказывает не доходность инвестиций в фондовый рынок, а прибыли компаний.

Мы познакомили со своими выводами одного из наших читателей, Билла Игэна, доктора наук, который специализируется одновременно (это очень редкое сочетание) на аналитической химии и прикладной статистике. Более того, его жена – специалист по психометрике, следовательно, в этой семье статистика – действительно «семейный бизнес». Игэны, чтобы проверить наши выводы, провели свои собственные расчеты, независимо от нас и на основе другой базы данных. Они анализировали еженедельные данные с 1962 по 1994 год и также обнаружили, что изменения индекса S&P 500 могут предсказывать будущие прибыли для компаний из S&P 500, но корреляция этих величин отрицательна.

Конечно, эти регрессионные уравнения не объясняют все прошлые изменения доходности акций – только лишь их малую часть, но, дорогой читатель, эти знания, какими бы скудными они ни были, все же лучше, чем слепая вера в советы, которые даются в финансовой прессе. И, конечно, использовать такой анализ гораздо разумнее, чем, ориентируясь на «чистую прибыль», разделить печальную судьбу Эрнста Вэйла.

Отношение цены акции к прибыли на одну акцию (P/E), как телега за лошадью, следует за отношением между доходностью акций и прибылью компании. Низкое P/E, с точки зрения дилетантов, предсказывает хорошую доходность акций, а высокое P/E – низкую. Эта идея явно проглядывала в знаменитой речи об «иррациональном энтузиазме» председателя Федеральной резервной системы Алана Гринспена, которую он произнес 5 декабря 1966 года. Сама фраза «иррациональный энтузиазм» была запущена в обиход профессором Йельского университета Робертом Шиллером, когда он познакомил Гринспена с результатами своего исследования соотношений P/E за неделю до вышеупомянутой речи. Профессор Шиллер сказал нам, когда мы его интервьюировали во время делового завтрака, что на самом деле председатель Федеральной резервной системы решил действовать и активно вмешаться в ситуацию на фондовом рынке после того, как профессор Шиллер задал ему тонко просчитанный вопрос: «Когда в последний раз председатель Федеральной резервной системы заявлял, что, по его мнению, цены на акции, возможно, слишком высоки?»

Если когда-то и было получено экспериментальное подтверждение известной детской поговорки «Не хватило гвоздя – и королевство пало», то именно в этот раз. Каждый понимал, что даже простой намек со стороны председателя Федеральной резервной системы на опасения относительно цен на фондовом рынке приведет к бурной и непредсказуемой реакции рынка. Цепь катастрофических событий, запущенных этим намеком, была такой ужасной, что мы посвятили первую главу нашей книги ее описанию, используя для этого образы из классического рассказа-«ужастика» Ги де Мопассана «Орля».

Начнем с расчета реального соотношения P/E для всего фондового рынка и сравним его с последующим поведением рынка. Эта задача не так легка, как может показаться на первый взгляд. Например, в марте 2002 года соотношение P/E компаний, входящих в S&P 500, по данным агентства Standard & Poor’s, было равно 29, а по данным Barron’s – 40 и, наконец, по данным Bloomberg – 62. Выбирайте, что вам больше нравится. Сравните эти цифры со средним уровнем за последние 50 лет – 16,1 – или с каким-то другим ориентиром по вашему выбору. Могут возникнуть сомнения в том, что вообще можно делать какие-то выводы на основе такого подвижного и неустойчивого индикатора.

Почему же мы видим такие противоречия в данных относительно P/E? Простого ответа на этот вопрос, к несчастью, нет. Многие компании, предоставляющие отчеты за календарный год, делают это только в середине апреля. В результате часто трудно определить, к чему относится представленное значение P/E – к данным за последние 12 месяцев или за прошедший календарный год. Более того, неясно, включены ли в эти расчеты компании, потерпевшие убытки (или получившие «отрицательный доход»), и учитывались ли их показатели при расчете индекса P/E для всего рынка. Еще одна проблема заключается в том, что сведения о доходах со временем часто пересматриваются, поэтому первоначально опубликованные данные могут существенно отличаться от тех, что появляются через несколько лет в сводных отчетах, базах данных цен и других источниках информации.

Если посмотреть на эти данные ретроспективно, то связь между соотношением «цена/прибыль» и поведением рынка представляется весьма туманной. Уровень в 30 пунктов, который преобладал в 1929 году, и низкая доходность рынка в последующие годы часто приводятся как пример предсказательной силы соотношения P/E. Тем не менее в начале 1970-х годов соотношение P/E для компаний, входящих в S&P 500, было равно 16, а ежегодный рост рынка в последующие пять лет составлял всего 6 % в год. В начале 1994 года соотношение P/E было равно 21,3, а рынок в следующие пять лет рос в среднем на 21 % в год.

Каким образом можно провести систематическое научное исследование характера взаимосвязи между соотношением P/E и поведением рынка, а не полагаться на отдельные примеры и смутные догадки? Первым шагом на этом пути должно быть использование именно тех данных, которые были доступны для инвесторов в тот момент, когда они принимали решение продавать или покупать. Мы используем для этой цели копии напечатанных в то время таблиц индекса Standard & Poor’s[35]35
  Standard & Poor’s Security Price Index Record. – New York: McGraw-Hill, 2001.


[Закрыть].

Далее нужно проанализировать диаграммы рассеяния. Рис. 2.4–2.6 показывают соотношение между уровнями P/E в начале года и ростом индекса S&P 500 в последующий год, следующие пять и девять лет.

Графики показывают, насколько неустойчиво это соотношение и как оно меняется с течением времени. На рис. 2.4 и 2.6 (доходность за год и девять лет) линия регрессии проходит из верхнего левого в правый нижний угол, что показывает слабую негативную связь. Иными словами, высокие значения P/E предсказывали низкую доходность индекса S&P 500 в последующие год и девять лет.

А вот на рис. 2.5 все наоборот: линия идет из левого нижнего в правый верхний угол, что показывает положительную корреляцию, т. е. высокие уровни P/E способствовали высокой доходности рынка.

Шиллер в своей книге «Иррациональный энтузиазм» (Irrational Exuberance), опубликованной в 2000 году, почему-то не привел графики для пяти лет, как и любые другие, которые показывают позитивную связь между интересующими нас показателями. Они ведь не подтвердили бы гипотезу об «иррациональном энтузиазме». Еще одна проблема заключается в том, что если, как это сделал Шиллер, использовать неперекрывающиеся периоды в десять лет, то их наберется всего 10 за одно столетие (годы с 1-го по 10-й, с 11-го по 20-й и т. д.), таким образом, мы получаем для статистических выводов всего десять точек наблюдения. Как вам скажет любой специалист по статистике, если у вас меньше 30 точек наблюдения, обоснованный вывод сделать практически невозможно.

Обобщая, можно утверждать, что наше исследование продемонстрировало следующее: связь между P/E и поведением рынка в период с 1950 по 2001 год была абсолютно случайной.

Мы не одиноки, делая подобный вывод об отсутствии существенной связи между двумя вышеупомянутыми показателями. Кеннет Фишер и Мейр Статман, проводившие исследование такой возможной взаимосвязи по данным с 1872 по 1999 год, также пришли к заключению, что P/E не дает надежного прогноза относительно доходов в последующие годы. «Нет статистически достоверной зависимости между соотношением P/E в начале года и приростом рынка за этот или за два следующих года»[36]36
  Kenneth L. Fisher and Meir Statman. Cognitive Biases in Market Forecasts: The Frailty of Forecasting//Journal of Portfolio Management, Fall 2000.


[Закрыть], – писали они.

В письме, которое Фишер прислал нам по электронной почте, он пишет о «странных предположениях», которые лежат в основе выводов Шиллера. «Книга Шиллера – это по сути манипуляции с данными, – писал он. – Не играет никакой роли, какие значения P/E вы считаете низкими, а какие – высокими. В любом случае P/E не обладает никакой существенной предсказательной силой относительно динамики рынков, по крайней мере на тот срок, который интересует большинство инвесторов, – на пять и более лет».

Забавно, что из-за методов расчета P/E существует тенденция к завышению положительной корреляции между P/E и доходами. Это происходит в результате мало кому известного обстоятельства: отчеты компаний о доходах за календарный год публикуются на самом деле не в конце года, а через месяц, а то и через три месяца после его окончания. Если вдруг случается неожиданный приятный сюрприз и по итогам года доходы оказываются хорошими, то следующий год сразу получает преимущество, и это приводит к тем отрицательным корреляциям, которые так нравится демонстрировать Шиллеру.

Например, предположим, что значение P/E для рынка всегда 10, цена определенных акций 31 декабря – 100, а предполагаемые прибыли – 10. Предположим также, что в марте были получены неожиданно хорошие прибыли на уровне 12 долл. Цена после сообщения о таких доходах поднимется до 120. Но значение P/E, подсчитанное на основе декабрьских цен и прибылей, полученных в марте, будет 100/12, или 8,5. «Доходность» акций на этот год уже будет 20 % на то время, когда будут получены данные о прибылях в марте. Таким способом и получают связь между низким значением P/E и высокими доходами. Аналогичным образом высокие значения P/E будут ассоциироваться с низкими доходами.

Мы указывали на эту проблему многим ученым, которые изучают такие взаимосвязи, включая профессора Шиллера. Они всегда отвечали нам, что делают поправку на указанный выше сдвиг, если могут использовать цены на акции в тот день, когда выходит отчет о доходах, но такая коррекция стала возможной только в последние годы. В любом случае выводы академических ученых не слишком убедительны, поскольку они учитывают в своем анализе только те компании, которые показали позитивные результаты (т. е. прибыль, а не убытки) в рассматриваемом году.

Словом, с данными, которые используются учеными, так много проблем, что «академикам» очень трудно убедить таких скептиков-практиков, как мы. Мы уже говорили, что есть еще ряд искажений данных, таких как ретроспективная коррекция отчетов, которые делают выводы на основе исторических данных еще более сомнительными. Неудивительно, что все попытки применить гипотезу о связи низких значений P/E с высокими доходами в будущие годы на практике принесли такие удручающие результаты. Достаточно сказать, что, если не принимать во внимание все указанные нами дефекты и подтасовки данных в пользу гипотезы, поддерживаемой Шиллером, даже его собственные данные показывают корреляцию, близкую к нулю.

Разоблачение пропаганды корпоративных прибылей

Экономист даст такое определение прибыли: это постоянный приток наличности, благодаря которому можно делать выплаты акционерам, не снижая при этом стоимости фирмы. Но прибыли, о которых сообщают акционерам, – это учетные доходы, и фирмы благодаря многочисленным условностям и предположениям имеют возможность манипулировать величиной этих прибылей в достаточно широком диапазоне. Более того, практика и системы бухгалтерского учета постоянно развиваются. Лучшие умы бухгалтеров, консультантов и менеджеров, к несчастью, обладают очень сильными мотивами для того, чтобы использовать свои знания и таланты для изобретения более динамичных, изощренных и запутанных приемов бухгалтерского учета. Как показали Дарвин и Уоллес на многочисленных примерах, в результате процесса адаптации к окружающей среде вид очень сильно отличается от своего первоначального облика. Также и в финансовой сфере: критерии проверки достоверности прибылей, которые предлагаются в книгах, оказываются устаревшими и неприменимы к сегодняшней реальной практике бухгалтерского учета.

Например, замечательная работа Хаима Леви «Введение в инвестиции» (Introduction to Investments), впервые опубликованная в 1980 году, знакомит читателей с признаками высококачественных прибылей. Итак, высококачественные прибыли консервативны, могут быть распределены, стабильны, они постоянные, а не разовые, их получают внутри страны, они понятны, т. е. это операционные и нормальные прибыли. В отличие от них низкокачественные прибыли неустойчивы, либеральны и непредсказуемы. Они разовые, нереалистичные, преувеличенные, сложные, получаются в офшорных зонах, относятся к финансовым транзакциям. Хотя все эти примеры вполне разумны, им не хватает оперативности и остроты, которая, например, отличает «отчеты с передовой» о современной бухгалтерской практике, публикуемые в Wall Street Journal и других финансовых изданиях. Как если бы современные книги по технологии производства использовали исследования, основанные на практике разделения труда, существовавшей в середине XIX столетия.

Список «тревожных сигналов», предложенный Леви и включающий толстые отчеты аудиторов, сокращение дискреционных затрат и изменение метода ведения бухгалтерского учета, представляется более полезным для нового тысячелетия. Однако все приведенные им конкретные примеры преувеличенных активов и заниженных обязательств можно обобщить как частные случаи завышения начисленных прибылей в сравнении с наличными прибылями, которые описаны в данной главе.

Для поддержания высоких цен своих акций компаниям приходится прилагать усилия, чтобы результаты их деятельности соответствовали прогнозам аналитиков. Причем бухгалтеры часто действуют как соавторы при создании картины «желательных прибылей», вместо того чтобы быть независимыми контролерами и гарантами законности действий компании.

Чтобы не оказаться жертвой подобных манипуляций, хороший аналитик относится к отчетам о прибылях критически и создает для себя список критериев, который позволяет отделить надежную информацию от сомнительной. Мы создали свой собственный подобный список, включив в него популярные в данный момент приемы, направленные на то, чтобы скрыть истинную картину финансового здоровья компании.

1. Преждевременно показанные доходы (Front-end income loading). Некоторые компании сообщают о полных доходах от текущих заказов в то время, когда работа по ним еще не закончена и может занять длительное время.

2. Заимствование. Использование кредитов может создать впечатление роста доходов.

3. Капитализация затрат. Некоторые компании капитализируют затраты как активы, а потом постепенно погашают затраты в течение какого-то срока. Например, компания America Online капитализировала затраты на рассылку своего программного обеспечения потенциальным будущим клиентам, вместо того чтобы отчитываться о них как об издержках. У фирм есть возможность для маневра при отчете о расходах на разработку программного обеспечения, создание новых фирм и т. д. Инвесторам следует обращать внимание на неожиданное увеличение капитализированных расходов.

4. Время публикации отчета о расходах. Манипулирование такими дискреционными расходами, как расходы на рекламу, исследования и разработки, чтобы «сглаживать» прибыли.

5. Манипулирование объемом продаж. Ускорение или замедление продаж, чтобы «сглаживать» прибыли.

6. Бухгалтерские отчеты о покупках компаний I: списание исследований и разработок. Когда одна компания покупает другую, разница в цене покупки и стоимость активов приобретенной компании распределяется между специально определенными нематериальными активами и гудвиллом[37]37
  Goodwill (гудвилл) – условная цена деловых связей компании, превышение цены покупки над реальной рыночной стоимостью при-обретенных нетто-активов. – Прим. пер.


[Закрыть]. Некоторые фирмы определяют существенную часть этой ценовой разницы как специальный нематериальный актив под названием «продолжающиеся исследования и разработки». После покупки он списывается, и в отчете показывается единовременный убыток. После такой манипуляции любая польза, полученная от этих исследований, оказывается не связанной с затратами на исследования и разработки. Для того чтобы лучше уяснить ситуацию в компании, хороший аналитик игнорирует списание, расценивает затраты на исследования и разработки как один из активов и амортизирует их.

7. Бухгалтерские отчеты о покупках компаний II: запутывание. После крупных покупок других компаний публикуются намеренно запутанные финансовые отчеты, чтобы их было трудно сравнивать с отчетами за предыдущее время.

8. Бухгалтерские отчеты о покупках компаний III: гудвилл. Амортизация гудвилла в течение длительного периода повлияет на прибыли значительно меньше, чем если его амортизировать быстро. Таким образом, компании, у которых есть возможность списывать гудвилл в течение долгого времени, получают преимущество.

9. Расходы на реструктурирование. Затраты на реструктурирование обычно учитываются немедленно. Если применяется стратегия «большой стирки», компания «случайно» переоценивает размер резерва для реструктурирования, а потому постепенно «исправляет» эту ошибку, и в результате появляется прекрасный источник надежного дохода для будущего.

10. Консолидированные итоги. Широко используемый метод консолидированной отчетности позволяет компании указывать в отчете весь доход дочерних компаний как часть дохода материнской компании без указания активов и обязательств дочерних компаний в балансовом отчете материнской компании.

11. Издержки из-за деградации активов (Asset Impairment Charges): правило 121 Совета по стандартам финансового учета (FASB) требует, чтобы компании в своих финансовых отчетах уменьшали стоимость активов, если текущая стоимость расчетных денежных потоков от этих активов ниже, чем их балансовая стоимость. Это дает руководству корпорации достаточную свободу маневра, потому что именно оно рассчитывает будущие денежные поступления. Например, топ-менеджеры могут списывать активы в те годы, которые в любом случае принесли плохие прибыли, в надежде, что инвесторы проигнорируют такое списание на фоне общих проблем. Такой прием сокращения предстоящих издержек на амортизацию помогает «увеличить» будущие прибыли.

12. Бухгалтерский учет опционов на акции компании. У компаний достаточно много свободы в том, как отчитываться и отчитываться ли вообще об опционах, которыми награждаются менеджеры и сотрудники компании. Тем компаниям, которые решают включить эти акции в отчет, FASB дает возможность выбрать один из трех возможных методов.

13. Складские запасы и дебиторская задолженность. Манипулирование отчетными прибылями при помощи таких активов, как дебиторская задолженность (подразумевается, что она обязательно будет выплачена) и складские запасы продукции (подразумевается, что она непременно будет продана).

14. Запасные возможности. Использование резервов, продаж ценных бумаг и активов, чтобы «сглаживать» прибыли.

15. Изменение метода бухгалтерского учета. Использование новых стандартов бухгалтерского учета, чтобы продемонстрировать рост доходов.

16. Смена аудитора. Это часто означает, что топ-менеджмент компании хочет использовать бухгалтерские трюки, чтобы продемонстрировать прибыли. Рынок обычно наказывает компании, заменяющие аудиторов, потому что это создает впечатление нечистоплотности. Однако во время скандала Enron/Andersen у многих фирм, напротив, появилась возможность вызвать позитивную реакцию рынка, отказавшись от аудиторских услуг фирмы Arthur Andersen.

Новые стандарты S&P

Рейтинговое агентство The Standard & Poor’s ввело метод расчета прибылей, который был создан для того, чтобы сделать отчеты о них более точными. Новый стандарт, названный «центральные прибыли» (core earnings), корректирует чистый доход при помощи учета:

• расходов на предоставление опционов менеджерам и сотрудникам компании;

• реструктуризации доходов от текущих операций;

• списания и амортизации текущих оборотных активов;

• выплат в пенсионный фонд;

• расходов на исследования и разработки, взятые на баланс после покупки другой компании.

Новый стандарт исключает:

• прибыли или убытки от продажи активов;

• прибыли от пенсионных инвестиций;

• нереализованные доходы или убытки от хеджирования ценных бумаг.

В некоторых случаях изменения прибылей при использовании нового стандарта будут очень существенными. Например, компания General Electric в 2001 году сообщила о получении чистой прибыли в 1,42 долл. на одну акцию. Если исключить рост инвестиций в пенсионный фонд, согласно стандарту S&P, то прибыли уменьшатся до 1,11 долл. Компания Cisco Systems в 2001 фискальном году сообщила о чистом доходе в 14 центов на акцию, но если учесть расходы на опционы, то по методу S&P получается убыток в 35 центов на акцию.

Получив информацию о современных приемах манипуляции прибылями, о которых мы рассказали, и способах коррекции этих манипуляций при помощи метода «центральной прибыли», предложенного S&P, читатель сможет обнаружить признаки неблагополучия в отчетах о прибылях. Для того чтобы еще глубже разобраться в этой проблеме, следует обратиться к трем великолепным книгам: «Качество прибылей» (Quality of Earnings)[38]38
  Thornton L. O’Glove. Quality of Earnings. – New York: Free Press, 1987.


[Закрыть] Торнтона О’Глoва, «Финансовые махинации» (Financial Shenanigans)[39]39
  Howard Schilit. Financial Shenanigans. – New York: McGraw-Hill, 2002.


[Закрыть] Ховарда Шилита или «Темная сторона финансовых оценок» (The Dark Side of Valuation)[40]40
  Aswath Damodaran. The Dark Side of Valuation. – Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall, 2001.


[Закрыть] Асуата Дамодарана.

В такой ситуации единственная возможность, которая остается у академических ученых – приверженцев данной концепции, – это или использовать при анализе перекрывающиеся временные периоды (т. е. 1–10-й годы, 5–15-й и т. д.), или, как делают некоторые из них, просто отбрасывать и не учитывать данные за последние годы, которые показывают тенденцию, прямо противоположную той, что они постулируют.

Если зависимость так слаба и недостоверна, почему столько людей в нее верят? Фишер и Статман полагают, что дело в психологическом феномене, который называется «иллюзия обоснованности». Люди склонны верить своим представлениям и считать их значительно более точными, чем это подтверждается фактами. Фишер также полагает, что люди верят в сказки о прогностической ценности P/E, поскольку боязнь высоты (как и высоких значений) была очень полезна для выживания наших предков и передалась нам с генами. «Все, что ассоциируется с высотой, пугает нас, – писал Фишер, – даже высокие значения P/E не исключение».

Наш друг доктор Бретт Стинбаргер, профессор психиатрии, занимающийся вопросами поведения, с медицинского факультета университета SUNY в Сиракузах, штат Нью-Йорк, основной темой исследования которого является многомерное моделирование поведения игроков на фондовом рынке, в своем письме описал еще один тип иллюзии, который может работать в данном случае. Вот что он пишет:

Группа ученых из Лондонской школы бизнеса недавно завершила исследование, показавшее, что трейдеры, для которых характерна высокая степень «иллюзии контроля», показали менее успешные результаты в биржевой игре.

Склонность к «иллюзии контроля» измерялась так: трейдеры играли в компьютерную игру, в которой надо было угадывать числа, якобы представляющие какую-то последовательность, а потом оценить свою уверенность в правильности догадок, т. е. шансы на будущий успех. Трейдеры не знали, что на самом деле числа были совершенно случайными. Поэтому уверенные в себе трейдеры подобны людям, утверждающим, что они видят четкую закономерность в таблицах абсолютно случайных чисел, полученных, например, при помощи подбрасывания монетки.

Я готов утверждать, что трейдеры и инвесторы ориентируются на данные о прибылях по той же причине, по какой умирающие думают о загробной жизни. По той же самой причине самое популярное слово, которое запрашивалось после 11 сентября 2001 года у поисковых систем в Интернете, было «Нострадамус». В ситуации неопределенности люди испытывают острую потребность в понимании ситуации и контроле над ней. Они скорее примут любое, даже необоснованное объяснение, чем предпочтут остаться вообще без объяснения. Иллюзия контроля лучше, чем осознанное отсутствие контроля.

Вот почему люди, страдающие синдромом внезапной паники, придумывают изощренные гипотезы о причине своей болезни. Если первый приступ болезни случился в супермаркете, они начинают избегать супермаркетов; если он случился, когда они размышляли на определенную тему, они пытаются вытеснить эту тему из своего сознания. Пример, который я использовал в своей книге, – это пациентка, которая первый раз испытала приступ паники, въезжая на эстакаду на автомагистрали, с тех пор она отказывалась въезжать на любые наклонные плоскости, включая пандусы в гаражах и т. п.

Такие представления создали в ее жизни не только массу проблем (она вообще перестала водить машину), но и укрепили ее иллюзорное убеждение в том, что она способна контролировать свою тревожность.

С этой точки зрения ситуацию, когда пресса впадает в ажиотаж по поводу взаимосвязи между прибылями и будущими ценами на акции, можно рассматривать как реакцию на угрозу и неопределенность. Мы получаем благодаря этому феномену информацию о реальной психологии игроков на фондовом рынке. Эта информация даже может помочь предсказать динамику рынка, но прогноз будет отличен от того, который дают эти «мудрецы».

Обратите внимание, как взмывает вверх рейтинг финансовых новостей, когда складывается бычий рынок (т. е. цены на акции значительно повышаются) или когда, наоборот, рынок резко падает. Это происходит потому, что именно в это время инвесторам особенно важно понять, как поступать со своими деньгами. Ведь они могут или упустить возможность заработать, или потерять деньги. Обратиться к техническому или фундаментальному анализу за ответами – это способ обрести контроль над ситуацией.

Ирония заключается в том, что мы можем использовать эти рейтинги финансовых теленовостей как достаточно хороший инструмент для предсказания развития ситуации на рынке!