Прибыль                                                    627

8 Harry DeAngelo, Linda DeAngelo, and Douglas J. Skinner, «Dividends and Losses», Journal of Finance,
47, no. 5 (December 1992): 1837—1863. См. также: Harry DeAngelo and Linda DeAngelo, «Dividend Policy
and Financial Distress: An Empirical Investigation of Troubled NYSE Firms», Journal of Finance, 45, no. 5
(December 1990), pp. 1415-1431.

11 Сэр Джон Р. Хикс, получивший в 1972 г. Нобелевскую премию по экономике, определил недель-
ный экономический доход лица как «максимум стоимости, которую он может потребить за неделю
и тем не менее оказаться в конце недели в том же положении, что и в начале недели» (Value and Capital,
London: Oxford University Press, 1946, p. 172). Определение экономической прибыли фирмы, дан-
ное в уравнении (19.15), можно рассматривать как продолжение определения, данного Хиксом для
экономического дохода частного лица.

"Два утверждения относительно того, на что обращают внимание инвесторы при оценке акции,
называют механической гипотезой (mechanisic hypothesis) и «близорукой» гипотезой (myopie
hypothesis). Первая утверждает, что для инвесторов имеет значение только объявленная прибыль.
В соответствии с ней инвесторы принимают во внимание только краткосрочное будущее. После
анализа данных оказывается, что обе гипотезы ошибочны. Более подробное обсуждение этого во-
проса см. в работе: George Foster, Financial Statement Analysis (Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1986),
pp. 443-445.

" Обсуждение связанных с этим вопросов моментов см. в работе: Ross Watts, «Does It Pay to Manipulate
EPS?» in Issues Corporate finance (New York: Stern Stewart Putnam & Macklis, 1983).

12 Есть свидетельства того, что инвесторов корпораций, акции которых доступны широкой публике,
нельзя обмануть подобными ухищрениями. См., например: John R. M. Hand and Patricia Hughes,
«The Motives and Consequences of Debt-Equity Swaps and Defeasances: More Evidence That It Not Pay
to Manipulate Earnings», Journal of Applied Corporate Finance, 3, no. 3 (Fall 1990), pp. 77—81.

13 По вертикальной оси откладываются логарифмы прибыли на акцию и цен. На таком графике отре-
зок по вертикали представляет собой процентное изменение независимо от того, где оно возника-
ет. Если, например, цены изменялись на одинаковую процентную величину каждый год (от $10
в 1 -и год до $20 во 2-й год, $40 в 3-й год, $80 в 4-й год и т.д.), то график логарифма будет прямой
линией, восходящей вправо, тогда как график цен будет кривой восходящей линией.

14 Это означает, что фирмы будут иметь более высокое соотношение курса и прибыли в расчете на
акцию, если они в течение короткого времени имеют отрицательную текущую прибыль либо высо-
кую прогнозируемую на длительный период времени постоянную прибыль, или же и то и другое.
Обратное верно для фирм с низким значением данного соотношения.

15 John Lintner and Robert Glauber, «Higgledy Piggledy Growth in America», in James Lprie and Richard
Brealey,eds., Modern Developments in Investment Management (Hinsdale, IL, Dryden Press, 1978). Однако
недавнее исследование пришло к другому результату относительно предсказуемости изменений
прибыли. В этом исследовании большое число компаний было поделено на пять групп, исходя из
значений соотношения прибыли в расчете на акцию и цены акции (коэффициент Е/Р). Результаты
показали, что акции группы с более низким значением коэффициента Е/Р имели устойчиво более
высокие долгосрочные темпы роста. См.: Russell J. Fuller, Lex С. Huberts, and Michael Levinson, «It's
Not Higgledy-Piggledy Growth!», Journal of Portfolio Management, 18, no. 2 (Winter 1992), pp. 38-45. См.
также: Н. Bradlee Perry, «Analyzing Growth Stocks: What's a Good Growth Rate?», AAI1 Journal, 13, no. 9
(October 1991), pp. 7-10.

16 Некоторые авторы [см., например: Jane Ou and Stephen H. Penman, «Financial Statement Analysis and
the Prediction of Stock Returns», Journalof'Accounting andEconomics, 11, no. 4 (November 1989), pp. 295-329]
полагают, что модель «случайных колебаний с учетом явления затишья», которая приводится ниже,
более точна:

?-?,.=S+e„

где 5 — это положительная константа, отражающая элемент «затишья». В данной модели ожидае-
мое изменение прибыли равно 5. Обратим внимание, что модель «случайных колебаний», представ-
ленная уравнением (19.17), - это частный случай приведенной здесь модели, когда 8=0.

17 Данную модель можно также использовать для прогнозирования ежегодной прибыли, суммируя
прогнозы для каждого квартала. Это позволяет получить прогноз прибыли за год (Е), равный ?,_, +
+ C(Q?,_| — Q,_,) + d, гдес= а' + а2 + а3 + а4 и а=АЬ+ ЗаЬ+ 2a2й + а'й. Обратите внимание на то,
что модель «случайных колебаний» — это частный случай представленной здесь модели, когда а и b
равно нулю, в результате чего с и rf также равны нулю.