Третий элемент модели CAPM - рыночная премия за риск. В качестве данного параметра взята премия за риск на собственный капитал в России. Дамодаран рассчитывает рыночную премию за риск как сумму двух ставок - премии за риск развитого рынка (США) и страновой премии за риск. При этом в основе страновой премии лежит спред дефолта, определяемый по рейтингу национальной валюты страны Moody's (для России - Baa1).

Премия за риск инвестирования в малые компании рассчитывается на основе данных по компаниям США (т.к. США - одна из немногих стран, располагающая достаточной публичной информацией для подсчета данного показателя). Определяется средняя историческая доходность инвестиций в малые компании и доходность фондового рынка. Инвестиции в малые компании обладают большей доходностью, т.к. характеризуются более высокими рисками. Путем разницы двух ставко доходности и вычисляется премия за риск. Данные взяты из ежегодника Ibbotson Associates.

Таблица 7

Параметры модели CAPM

Подставив все параметры в модель CAPM, получим стоимость собственного капитала: = 25, 43%. Ввиду того, что заемный капитал принимается равным нулю, то WACC = 25, 43%.

В результате исследований мы получили, что 7 из 9 стартапов проходят критерий инвестиционной привлекательности, то есть внутренняя доходность проекта выше стоимости капитала. При этом, у 4 проектов IRR превышает отметку в 100%, из них у 2-х проектов - 200%, что говорит о сверх доходности инвестиций.

Стартап “Clearmath” имеет ставку доходности 258,5%. Данный проект не отличается принципиальной новизной идеи (онлайн-изучение математики) и планирует выход на давно возникший рынок онлайн-обучения. Вместе с тем, продукт отлично проработан технически и не имеет аналогов в России. Команда основателей обладает высокой квалификацией в области математики, по их словам, проект отличается:

· продуманным юзабилити;

· математическим интерактивом;

· игровыми методиками;

· глубоким анализом необходимых навыков, позволяющим добиться гибкости программы и чрезвычайно высокой персонализации.

Анализ вышеперечисленных факторов не выявил видимых противоречий между качественными характеристиками проекта и рассчитанной ставкой внутренней доходности. Тем не менее, подтвердить корректность расчетов в данной ситуации может только квалифицированный эксперт (венчурный инвестор, бизнес-ангел, аналитик рынка онлайн-образования).

Стартап «Финподбор» представляет собой онлайн сервис по предоставлению кредитной истории через интернет и подбору банковских предложений, исходя из индивидуального кредитного рейтинга. Стартап планирует предоставлять информацию о:

- Кредитном скоринге (рейтинге) заёмщика;

- Персональную информацию о заемщике указанную в кредитной отчете;

- Общую сумму задолженность по всем действующим кредитам;

- Общий лимит средств доступных на кредитных счетах;

- Суммарную величину ежемесячного платежа по всем видам действующих кредитных договоров;

- Количество и сумму просроченной задолженности (при ее наличии).

Это фактически является переводом оффлайн-услуг в онлайн, т.к. на сегодняшний день банки оказывают подобные услуги, но в момент личного присутствия клиента. То есть, услуга характеризуется как новая, не имеющая аналогов в России.

Команда стартапа отличается большим опытом руководства проектами, имеет в своем составе успешных предпринимателей и высококвалифицированных разработчиков. Свое мнение положительное мнение и поддержку стартапа выразили: Игорь Агамирзян - генеральный директор Российская Венчурная компания, Константин Фокин - руководитель Центра Инновационного Развития Москвы, Марк Шмулевич - заместитель министра Минкомсвязи РФ, Шерейкин Максим - заместитель губернатора Калужской области; Игорь Балк - Global Innovation Labs , Алексей Урванцев - ведущий специалист по маркетингу занимающий TOP-10 российского рейтинга. Таким образом, экспертная оценка присутствует и выражается в положительном мнении шести экспертов. На основании данного факта делаем вывод о корректности расчетов ставки доходности.

Два проекта не соответствуют исследуемому критерию привлекательности. Внутренняя норма доходности «Plag Stop» равна нулю, то есть проекту требуется более, чем три года для достижения генерации прибыли. Стартап «Carrot guest» также показал отрицательную инвестиционную привлекательность в течение трех лет. Тем не менее, значения WACC, превышающие IRR, не свидетельствуют об отрицательном решении относительно инвестирования проекта. Несмотря на математические расчеты, при принятии инвестиционных решений обязательно присутствует фактор экспертного мнения или «чутья инвестора», выразить значимость которого в цифрах невозможно.

Подводя итог, еще раз перечислим рассчитанные нормы внутренней доходности, добавив процентное выражение доли проектов:

ѕ более 200% - 2 проекта (22%);

ѕ более 100% - 4 проекта (45%);

ѕ IRR > WACC - 7 проектов (78%).

78% интернет-стартапов выборки являются инвестиционно-привлекательными в течение первых трех лет. 22% стартапов отличаются сверх доходностью. Интернет-экономика в России активно развивается, появляется все больше стартапов с высокой инвестиционной привлекательностью. На сегодняшний момент, интернет-стартапы РФ - это актив, способный приносить аномальные прибыли.

В заключение отметим, что данное исследование имеет несколько путей для увеличения достоверности и практической значимости результатов. Во-первых, расширение базы данных позволит значительно увеличить точность выводов об инвестиционной привлекательности отрасли в целом, а также поспособствует росту объективности расчетных показателей. Проблема состоит в том, что подобного рода данные о сделках стартапов и венчурных фондов являются закрытой информацией. Для решения проблемы возможно установление сотрудничества НИУ ВШЭ с венчурными фондами и бизнес-инкубаторами, привлечение экспертов и т.д. Совместная работа теоретиков и практиков позволит улучшить доступность и прозрачность информации об интернет-экономике в России, возможно, предложить обществу новые усовершенствованные пути оценки привлекательности стартапов. Во-вторых, для более точной оценки необходимо учитывать инновационность и нематериальные активы стартапа. Это возможно при внедрении математического «коэффициента инновационности» или других способов учета, требующих детальной теоретической проработки. Исследование интернет-стартапов - перспективное направление, как с научной точки зрения, так и с практической. В России расширение подобных исследований окажет необходимую экспертную поддержку развивающейся интернет-экономике.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

На сегодняшний момент публикации, посвященные интернет-экономике и стартапам интернет-компаний принадлежат в большинстве зарубежным авторам. В российской научной литературе данная тематика практически не изучается, информация по теме представлена в основном в формате новостей, блогов инвесторов, на форумах по инвестициям.

Вместе с тем, интернет-экономика в России - одна из самых молодых и перспективных отраслей, требующая поддержки и научного изучения. Темп роста российского интернет-бизнеса составляет порядка 30% в год. Появляется все больше стартапов, планирующих свою деятельность на просторах интернет-экономики. В связи с этим важно грамотно оценивать инвестиционную привлекательность молодых компаний, основываясь на мировом опыте, но также принимая во внимание условия российского развивающегося рынка. Корректная оценка стартапов позволит уменьшить процент «невыживания» проектов, а также увеличить эффективность инвестиций. Именно оценка инвестиционной привлекательности интернет-стартапов в России стала целью данной исследовательской работы.

В начале работы было поставлено пять задач, которые были выполнены в процессе исследования. Во-первых, была изучена научная литература, посвященная интернет-экономике, и определено понятие данного явления, также структура интернет-экономики, ее составляющие, изучены особенности интернет-компаний. Затем рассмотрена теория интернет-стартапов: понятие, жизненный цикл, основные характеристики, типы интернет-стартапов, факторы успеха. Последней частью теоретического анализа стало рассмотрение существующих методов оценки стартапов, а именно их инвестиционной привлекательности. В результате анализа данных методов, было решено рассчитать инвестиционную привлекательность на основе метода дисконтированных денежных доходов с определенными модификациями, сделанными для максимального учета особенностей оцениваемых объектов.

В практической части работы собраны данные по стартапам, участвующим в пятом конкурсе предпринимательских проектов по программе «Фонд поддержки инновационного предпринимательства» НИУ ВШЭ в 2014 году. В процессе отбора по двум критериям: принадлежность интернет-бизнесу и наличие финансовой модели, было решено оценить привлекательность 10 стартапов. Критерием привлекательности выступило соответствие внутренней нормы доходности проектов (IRR) стоимости используемого капитала (WACC). Если показатель IRR превышал WACC, то проект считался инвестиционно-привлекательным.

В результате расчетов, привлекательными для потенциального инвестора на рассматриваемом отрезке времени (3 года) оказались 7 из 9 стартапов (десятый стартап был расценен как выброс). При этом у 4 проектов IRR превышает отметку в 100%, из них у 2-х проектов - 200%, что говорит о сверх доходности инвестиций. Затем была проанализирована корректность расчетов по сверхдоходным проектам на основе качественных показателей, представленных в заявке в «Фонд развития…». Явных несоответствий и ошибок выявлено не было. Тем не менее, стоит заметить, что математически точно оценить привлекательность стартапа невозможно. При принятии инвестиционных решений обязательно присутствует фактор экспертного мнения или «чутья инвестора», которое является определяющим. Так, результаты данного исследования стоит рассматривать как «базовый» критерий, т.е. критерий первого порядка, построенный исключительно на финансовом анализе. В заключение были предложены меры по увеличению практической значимости результатов, среди которых расширение исследуемой базы и внедрение методики учета интеллектуальной собственности стартапов и прочих нематериальных активов.