Асват Дамодаран, известный в финансовых кругах как «декан оценки», стал гостем подкаста Excess Returns. В ходе беседы с ведущими Мэттом Зиглером и Каем Ву он представил глубокий анализ текущего состояния рынков, уделив особое внимание буму искусственного интеллекта, дисциплине продаж и тому, почему инвесторам стоит опасаться «заблуждения о большом рынке».
🎯 Философия оценки: цена важнее качества 1:44
Асват Дамодаран убежден, что инвестирование — это прежде всего покупка актива по правильной цене, а не просто поиск «великих» компаний или выдающегося менеджмента . По его мнению, любая хорошая компания может стать плохой инвестицией, если за неё переплатили.
Основные принципы портфельного подхода профессора:
- Индивидуальность стратегии: инвестор должен искать то, что комфортно именно ему, а не копировать чужие методы .
- Диверсификация против «убежденности»: Дамодаран критикует популярный термин «убежденность» (conviction), считая его чрезмерно используемым. Он предпочитает держать в портфеле от 30 до 45 акций .
- Широкий спектр компаний: поскольку профессор инвестирует в том числе в молодые и растущие предприятия, ему требуется больше позиций (около 40), чтобы минимизировать риск катастрофического влияния одной бумаги на весь капитал .
- Низкая оборачиваемость: в среднем Дамодаран меняет всего 3–4 акции в год, предпочитая долгосрочное владение .
📖 Истории и цифры: как работает Watchlist 5:43
При выборе активов Асват Дамодаран не ограничивается сухими таблицами Excel. Он ищет «хорошие истории», которые рынок еще не успел оценить по достоинству .
Его подход к отбору компаний:
- Понимание бизнеса, а не продукта: Дамодаран признается, что купил Nvidia в 2018 году, не понимая до конца физическое устройство чипа, но понимая бизнес-модель . По его словам, попытка досконально разбираться в каждом продукте — это «ловушка Баффета», которая с возрастом отдаляет инвестора от современных рынков вроде TikTok .
- Избегание политики: профессор старается обходить стороной сектора, где стоимость диктуется политическими решениями или субсидиями (например, «зеленая» энергетика), так как не считает себя экспертом в прогнозировании выборов .
- Терпеливое ожидание: компания Mercado Libre (латиноамериканский гигант, объединяющий e-commerce и финтех) находится в его списке наблюдения (watchlist) уже полтора года . Он также внимательно следит за Palantir, считая её одной из немногих компаний, реально превращающих обещания ИИ в доходы .
- Пример Tesla: Дамодаран наблюдал за компанией Илона Маска с 2013 года, но зашел в позицию только в 2019-м, когда после скандала с «финансирование обеспечено» цена акций упала до уровня, который он счел справедливым .
📉 Дисциплина продаж и метод Монте-Карло 11:51
Одной из главных ошибок инвесторов Дамодаран считает отсутствие дисциплины при продаже активов. Он утверждает, что если вы покупаете акцию, потому что она недооценена на 25%, вы должны быть готовы продать её, когда она станет переоценена на те же 25–30% .
Для определения моментов входа и выхода профессор использует симуляции Монте-Карло:
- Вместо точечных оценок выручки и маржи он строит распределение вероятностей .
- Это позволяет получить медианную стоимость и «запас прочности» (margin of safety) с обеих сторон.
- Дамодаран может принять решение о покупке на 30-м процентиле стоимости и о продаже на 70-м .
Такая автоматизация помогает справиться с эмоциональной привязанностью к «победителям», которых инвесторы часто держат слишком долго из чувства благодарности за прошлую прибыль .
🧬 Корпоративный жизненный цикл: умение «стареть красиво» 18:13
Дамодаран проводит аналогию между компаниями и человеческим организмом. Главная проблема зрелых компаний — нежелание признавать свой возраст .
Ключевые тезисы о старении бизнеса:
- Сигналы зрелости: замедление роста выручки, плато маржинальности и стремление к крупным поглощениям вместо внутреннего развития .
- Похвала Тиму Куку: профессор считает главу Apple одним из лучших менеджеров в истории именно за то, что тот признал Apple зрелой компанией . Вместо безумных трат на ИИ или сомнительных слияний, Кук сосредоточился на возврате капитала акционерам через обратный выкуп акций .
- Ошибки «омоложения»: компании вроде Starbucks или Intel часто пытаются искусственно вернуть темпы роста молодости, что обычно приводит к неэффективному расходованию средств .
🤖 Пузырь ИИ и «заблуждение о большом рынке» 23:43
Асват Дамодаран уверен, что ИИ создаст пузырь, так как это естественная реакция людей на технологические сдвиги, меняющие жизнь . Однако он предостерегает от коллективного оптимизма.
Тезис о Big Market Delusion (заблуждение о большом рынке): Когда рынок кажется огромным, все компании стремятся занять его долю. В итоге суммарные инвестиции всех игроков часто превышают реальную ценность рынка, что делает совокупную чистую приведенную стоимость (NPV) этих вложений отрицательной .
Основные риски текущего бума ИИ:
- Победитель получает всё: в этой гонке будет 1–2 сверхприбыльных игрока, остальные потеряют десятки миллиардов долларов на капитальных затратах .
- Долговая ловушка: профессор обеспокоен мелкими компаниями, строящими инфраструктуру ИИ на заемные средства . В отличие от Microsoft или Meta, которые тратят собственную наличность, закредитованные игроки создают риски для всей финансовой системы в случае краха .
- Внешние угрозы: Дамодаран упоминает кейс китайской DeepSeek как пример того, что дорогостоящая инфраструктура из чипов Nvidia может быть обесценена более эффективными программными решениями извне .
💸 Парадокс маржинальности: почему ИИ может снизить прибыль 35:13
Вопреки ожиданиям многих аналитиков, Дамодаран предсказывает, что в долгосрочной перспективе ИИ приведет к снижению корпоративной маржи в целом по рынку .
Его аргументация:
- ИИ как обязательная издержка: если технология доступна всем (например, Kroger, Walmart и Safeway одновременно внедрят ИИ для оптимизации полок), она перестает быть конкурентным преимуществом и становится просто стоимостью ведения бизнеса (cost item) .
- Вооружение потребителя: ИИ даст покупателям инструменты для мгновенного сравнения цен и условий, что усилит давление на ритейлеров и производителей .
- Сдвиг стоимости: прибыль будет перетекать от потребителей ИИ к его производителям (B2B-сервисам), но на макроуровне доходы одной компании станут расходами другой .
👤 Фейки и академические боты 44:47
Асват Дамодаран рассказал, что уже существуют как минимум два ИИ-бота, обученных на его трудах. Один из них, созданный его коллегой Васантом Дхаром, способен оценивать компании в стиле профессора . Бот получает оценку «B+»: он безупречен в механике и языке, но ему не хватает человеческой интуиции .
Однако есть и темная сторона: в Instagram распространялось дипфейк-видео, где «профессор Дамодаран» призывал инвестировать в некий фонд . Профессор отмечает, что фейк был очень качественным, но провалился на деталях — те, кто знает Дамодарана, понимают, что он никогда не берет деньги с людей за свои знания и советы .
🏦 Частные рынки и выход в кэш 49:11
Дамодаран скептически относится к призывам инвестировать в частные рынки (Private Equity/VC) ради диверсификации:
- Корреляция с публичным рынком: на самом деле она близка к единице, а иллюзия независимости создается лишь из-за задержек в переоценке активов .
- Высокие комиссии: структура «2 и 20» (2% за управление и 20% от прибыли) съедает большую часть доходности индивидуального инвестора .
- «Сырые» компании: современные стартапы выходят на IPO гораздо более крупными по капитализации, чем Apple или Microsoft в 80-х, но при этом они гораздо менее сформированы как прибыльные бизнесы .
В текущих условиях переоцененного рынка Дамодаран всё чаще оставляет средства в наличных или рассматривает коллекционные активы (включая золото), так как традиционные способы диверсификации (недвижимость, другие географии, крипто) стали слишком тесно связаны с динамикой акций .
Профессор резюмирует, что его горизонт планирования больше не ограничен его собственной жизнью: он инвестирует для следующих двух поколений своей семьи и благотворительности . Это позволяет ему совершать долгосрочные ставки, несмотря на «пенсионный» возраст.
