Методические рекомендации по оценке стоимости интеллектуальной собственности

Вид материала

Методика расчетов рыночной стоимости оис в рамках доходного подхода.
4.1. Прогнозирование денежных потоков при производстве нового товара. Учет рисков.
4.2. Дисконтирование денежных потоков от использования ОИС.

Подобный материал:

1 2 3 4 5 6 7 8 9

МЕТОДИКА РАСЧЕТОВ РЫНОЧНОЙ СТОИМОСТИ ОИС В РАМКАХ ДОХОДНОГО ПОДХОДА.

В предыдущем параграфе настоящих Методических рекомендаций приведены основные методы определения годового денежного потока. Следующим этапом является прогнозирование значения этого показателя на весь период использования ОИС.

На первом этапе при использовании доходного подхода необходимо составить прогноз будущих чистых денежных доходов, созданных ОИС, в процессе эго использования. Максимальным сроком эксплуатации ОИС является срок, на который распространяется правовая охрана прав на оцениваемый объект.

4.1. Прогнозирование денежных потоков при производстве нового товара. Учет рисков.

Оценка стоимости объекта интеллектуальной собственности с помощью доходного подхода предполагает прогнозирование факторов, на которых основан расчет этой стоимости. Такими факторами являются: цены, объемы производства, издержки, инфляция и т.п. При оценке стоимости практически необходимо получить прогнозные значения годовых экономических эффектов, генерируемых оценивыаемыми объектами в течение срока жизни таких объектов.

Если товар, производимый с помощью оцениваемого ОИС, является товаром массового спроса, то для прогнозирования годового денежного потока необходимо использовать соотношения 6—8. В качестве фактора времени будет выступать значение среднего дохода на душу населения D. В этом случае функция D=f(t).

Если товар, производимый с помощью оцениваемого ОИС, является средством производства, то годовой денежный поток прогнозируется на основании определения объема производства. Для этого предлагается использовать широко известные методы маркетингового анализа.

Известно, что при выходе товара на рынок необходимо время для формирования спроса на этот товар. Далее в течение довольно продолжительного времени спрос на товар остается мало изменчивым, зависящим от среднего дохода на душу населения и от цены на этот товар. Затем спрос на товар начинает неуклонно падать. С точки зрения прогнозирования будущих денежных доходов, генерированных ОИС, целесообразно использовать в качестве функции, описывающей тенденцию изменения спроса, одну из классов куполообразных функций. Например, вполне приемлемо использование параболы:

(26)

Данная парабола должна отвечать следующим условиям:

В период до начала производства товара значение параболы равно нулю.
В середине жизненного цикла значение функции должно быть равно единице.
В период после окончания срока юридической охраны значение параболы равно нулю.

Для построения данной функции можно составить систему уравнений и на их основе рассчитать коэффициенты параболы. Поступление средств от использования ОИС возможно только в течение срока юридической защиты прав промышленной собственности. Поэтому срок получения роялти будет равен разности между временем юридической защиты (для изобретений, защищенных патентами, обычно 20 лет) и временем, необходимым до начала реализации прав ИС с момента подачи заявок на изобретение. С другой стороны, максимальное значение функции, равное 1 достигается в момент, соответствующий середине этого срока, поэтому значение функции по времени в точке

равно 1. Следующие два уравнения строятся на основании условий 1 и 3. Таким образом, для учета жизненного цикла товара необходимо решить следующую систему уравнений относительно a, b, и с:

(27)

где:

T — время равное разности между полным сроком юридической защиты ОИС и началом реализации прав ОИС.

а, b, c – коэффициенты параболы.

Решение этой системы приводит к следующим результатам

(28)

i=1, 2,…T

где:

R_c—фактор риска, связанный с жизненным циклом товара.

Умножая значение фактора риска в каждом периоде расчета на размер соответствующего денежного потока, учитывается риск, связанный с жизненным циклом товара. Если товар, производимый с помощью оцениваемого ОИС, является товаром постоянного спроса, то значение R_c принимается равным 1.

Наиболее частно применяется метод неопределенности емкости рынка. Интервал неопределенности емкости рынка предлагается определять и, основываясь на этом анализе, рассчитывать вероятность реализации того или иного количества продукции при фиксированной цене. Нижняя и верхняя граница интервала неопределенности N_- и N₊ соответственно выражается с помощью следующих соотношений:

(29)

(30)

где:

f₁^-, f₁⁺– соответственно минимальное и максимальное количество покупателей данного товара;

f₂^-, f₂⁺– соответственно минимальный и максимальный совокупный доход покупателей данного товара;

f₃^-, f₃⁺– соответственно минимальная и максимальная доля дохода, затрачиваемая на приобретение данного товара;

f₄– доля рынка данного товара, занятая конкурентами

g – цена товара.

После определения интервала неопределенности емкости рынка предлагается рассчитать вероятность P_i реализации намечаемого объема продаж (n) по следующей формуле:

(31)

Далее планируется произведение значения P_i на планируемый объем реализации продукции. Если товар, производимый с помощью оцениваемого ОИС, является товаром массового спроса, то значение P_i принимается равным 1.

Следующим видом риска, который необходимо учитывать при оценке стоимости ОИС, является риск, возникающий от технологического старения. Главной характеристикой технических систем следует считать их эффективность. Для любой отдельной технической системы, а значит и для области техники можно выбрать некий интегральный показатель, который будет определять эффективность технической системы. Так, для различного вида двигателей и устройств передачи энергии и движения это КПД; для металлообрабатывающих станков таким показателем может быть точность, надежность, энергоемкость той или иной операции, скорость обработки; для приборов таким показателем является точность, инерционность, скорость передачи данных, скорость перенастройки и т.д.

Естественно, что основным фактором, определяющим развитие технических систем, является научная деятельность, которая в конечном итоге приводит к созданию новаций и превращению их в инновации путем освоения. Таким образом, количество и качество инноваций определяет тенденции и скорость развития того или иного показателя технической системы или интегрального показателя эффективности технической системы. Вместе с тем простой количественный анализ инноваций не позволяет определить скорость развития интегрального показателя технической системы, так как количественный анализ не позволяет выявить степени воздействия того или иного новшества на изменение технической системы. Поэтому целесообразно рассматривать качественное изменение показателей технической системы во времени.

Прогнозирование развития тех или иных показателей технической системы следует осуществлять с помощью класса логистических кривых следующего вида:

(32)

Для определения коэффициентов логистической функции можно использовать метод наименьших квадратов, то есть:

(33)

где:

s_i – статистические значения исследуемого показателя новации, упорядоченные по времени.

Наиболее адекватное формализованное описание и реализация для столь сложных функций используется в статистической компьютерной программе NCSS2000-PASS2000. Можно также пользоваться модулем Solver в Microsoft Excel, проводя оптимизацию по четырем параметрам S-функции, используя метод наименьших квадратов.

Статистические значения показателей технической системы можно выбирать на период 20-30 лет от начала проекта, принимая в этот момент t=0. Главное – корректно определить моменты возникновения различных фаз развития исследуемой технической системы или области техники. Информация по этим данным есть в специальной литературе, однако, основным источником получения статистических значений параметров технических систем является грамотный анализ патентной информации, тем более, что с ее помощью легче построить временной ряд изменения того или иного показателя во времени.

Следующим шагом по учету риска технологического старения объекта инновации является построение пространства вероятности появления новой новации, имеющей более высокое значение базового или интегрального показателя по отношению к аналогичному показателю планируемой новации.

Классическое определение пространства вероятностей описывается как алгебра на пространстве событий. Причем каждому из событий ставится в соответствие некоторое число, которое находится в интервале от 0 до 1. Сумма всех этих чисел равна 1. Для удобства представления пространства событий вводится функция, называемая случайной величиной, которая определяет соответствие событию некое число. Со случайной величиной х связывается функция распределения случайной величины, определяемая как:

(34)

В данном случае случайной величиной будет время появления другого ОИС, имеющего более высокое значение базового или интегрального показателя по отношению к аналогичному показателю оцениваемого ОИС. Автор предлагает следующую функцию, описывающую распределение вероятностей:

(35)

где:

S_max —	Максимальное значение логистической функции
S₀ —	Значение логистической функции в момент времени, соответствующий началу инновационного проекта
S(t) —	Текущее значение логистической функции

Таким образом, в каждом отдельном периоде вероятность того, что оцениваемый ОИС технологически не устареет, определяется с помощью следующего выражения:

(36)

Учет риска, связанного с защитой прав на ОИС, осуществляется с помощью умножения денежного потока на коэффициент R_U. Для объектов, имеющих юридическую защиту, основанную на экспертизе (окончательные патенты на изобретения и полезные модели, свидетельства на промышленные образцы, товарные знаки и каталоги интегральных микросхем и т.п.) коэффициент R_U принимается равным 1. Для предварительных патентов, ноу-хау, конструкторской документации коэффициент R_U принимается равным 0,7.

4.2. Дисконтирование денежных потоков от использования ОИС.

Для корректного приведения денежных потоков, создаваемых ОИС, к дате оценки необходимо использовать технику приведения денежных потоков (технику дисконтирования).

Для расчета коэффициента приведения используется следующая формула:

(37)

где:

Е_i— коэффициент дисконтирования.

В случае неизменности коэффициента дисконтирования соотношение (37) примет следующий вид:

(38) Так как все риски учтены при прогнозировании годового денежного потока, создаваемого ОИС, то для корректного расчета коэффициента дисконтирования необходимо использовать формулу И.Фишера:

E_i= E_ui + I_i + E_uiI_i(39)

Где:

E_ui—безрисковая ставка доходности (доходность государственных облигаций) в i-том периоде

I_i—уровень инфляции в i-том периоде.

Вообще говоря, значения E_ui и I_i в условиях переходной экономики можно прогнозировать как степенную или логарифмическую функцию от времени.

Таким образом, с учетом налога на прибыль (tax), стоимость объекта интеллектуальной собственности определяется с помощью следующего соотношения:

(40)

Значения и способ определения z_i зависит от конкретной ситуации, для которой производится оценка. Способы определения z_i приведены в параграфе 3 настоящих методических рекомендаций.

Если планируется, что предприятие будет работать более или менне стабильно в течение продолжительного срока (более 10 лет), то возможно применение капитализации экономического эффекта от использования ОИС. Этот метод целесообразнее применять при оценке стоимости нематериальных активов предприятия. Коэффициентом капитализации может служить средняя ставка доходности в данной отрасли. Конечный размер ставки капитализации оценщик выбирает самостоятельно.

Blog

Методические рекомендации по оценке стоимости интеллектуальной собственности

МЕТОДИКА РАСЧЕТОВ РЫНОЧНОЙ СТОИМОСТИ ОИС В РАМКАХ ДОХОДНОГО ПОДХОДА.