Оценка горных компаний с проектами на стадии оцененных ресурсов и запасов до этапа строительства предприятия и добычи

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Оценка горных компаний и проектов нередко становится темой дискуссий отраслевых инвесторов, аналитиков и регуляторов. Среди причин – сложности интерпретации геологической информации, высокая волатильность цен на металлы и минералы, повышенный риск при инвестировании и исторически невысокая доходность на капитал в отрасли. Дополнительный и существенный фактор – характерная для горных проектов стадийность, когда профиль риска проектов заметно меняется на разных этапах их развития. Ненулевая вероятность проекта – не перейти к стадии строительства горного предприятия и добычи даже при наличии исследования уровня Feasibility Study (FS) – требует особого внимания к выбору метода оценки и анализу исходных данных. Уникальность горных проектов и относительно небольшой размер рынка публичных компаний отрасли ограничивают надежность сравнительного анализа. После публикации отчета с оценкой ресурсов затраты перестают быть релевантной метрикой стоимости. Ниже мы описываем практический подход к анализу стоимости горной компании или проекта до этапа строительства, который позволяет учесть риски проекта на данной стадии, тем самым повысить надежность оценки его рыночной стоимости. Мы показываем, что несмотря на специфику отрасли использование в расчете NPV ожидаемых денежных потоков и традиционных методов расчета ставки дисконтирования (CAPM) позволяет получить адекватную оценку проекта, которая согласуется с выводами сравнительного анализа. В работе приведен анализ причин нередко кажущегося парадоксальным значительного несоответствия между значением NPV в технических отчетах горных компаний и их рыночной капитализацией.

Об авторах

А. Н. Лопатников

ООО «ААР»

Email: alopatnikov@aarcapital.com
ORCID iD: 0000-0002-8267-4732

А. Ю. Румянцев

ООО «ААР»

Email: arumyantsev@aarcapital.com
ORCID iD: 0009-0007-4427-2269

Список литературы

  1. JORC. JORC Code: Australasian Code for Reporting of Exploration Results, Mineral Resources and Ore Reserves (Draft for Public Comment, 1 August 2024). URL: https://www.jorc.org/docs/Draft_JORC_Code_01Aug2024_readonly.pdf
  2. Samis M., Martinez L., Davis G. A., Whyte J. B. Using dynamic DCF and real option methods for economic analysis in NI43-101 technical reports. URL: https://inside.mines.edu/~gdavis/Papers/ValMin.pdf
  3. Samis M. Exploration value differentials. Understanding the value differential attached to early-stage exploration projects. Presented at: IMVAL: Perspectives on Mineral Valuation; 2021 May 13. URL: https://imval.org/uploads/presentation/2021-05-13/Slides/IMVAL_May2021_Samis-Slides.pdf
  4. Ovalle A. Analysis of the discount rate for mining projects. In: Castro R., Báez F., Suzuki K. (eds.) MassMin 2020: Proceedings of the Eighth International Conference & Exhibition. Mass Mining, University of Chile, Santiago, 2020. Pp. 1048–1064. https://doi.org/10.36487/ACG_repo/2063_76
  5. TriStar Gold Updates Economics of PFS with After-Tax 40% IRR and US$603 Million NPV5 and Provides Update on Permit. URL: https://finance.yahoo.com/news/tristar-gold-updates-economics-pfs-110000667.html
  6. Frontier Lithium Inc. Corporate Presentation: Building North America’s highest quality source of lithium. URL: https://www.frontierlithium.com/_files/ugd/dec7de_bb60250af14744c9b41b6b36c3890d26.pdf
  7. Dixit A. K., Pindyck R. S. Investment under uncertainty. Princeton University Press; 1994.
  8. Categories of Mineral Properties. In: The CIMVAL Code for the Valuation of Mineral Properties. Prepared by the Special Committee of the Canadian Institute of Mining, Metallurgy and Petroleum on the Valuation of Mineral Properties (CIMVAL).
  9. Sykes J. P., Trench A. Resources versus reserves – towards a systems-based understanding of exploration and mine project development and the role of the mining geologist. In: Ninth International Mining Geology Conference. Adelaide, SA, 18–20 August 2014. https://doi.org/10.13140/RG.2.1.5083.5600
  10. McCarthy P. Why feasibility studies fail. URL: https://www.amcconsultants.com/experience/why-feasibility-studies-fail
  11. Dussud M., Kudar G., Lounsbury P., et al. Optimizing mining feasibility studies: The $100 billion opportunity. URL: https://www.mckinsey.com/industries/metals-and-mining/our-insights/optimizing-mining-feasibility-studies-the-100-billion-opportunity#/
  12. Méndez M. Real options valuations of the license of a copper mine. In: FFM 2011. (Revised September 2013). ESIC Business and Marketing School, Madrid, Spain. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2708352
  13. Bruce P. F., Clarke D. E., Bucknell W. R. The company perspective on valuation methods for exploration properties. In: Mineral Valuation Methodologies Conference. Sydney. 27–28 October 1994
  14. West Red Lake Gold shares jump on Madsen restart. URL: https://www.mining.com/west-red-lake-gold-shares-jump-on-madsen-restart/
  15. International Valuation Standards Council. IVS 104: Bases of value. Para 30.5. In: International Valuation Standards. 2022.
  16. Robson D. M. What does it mean to create value in the mining industry? CIM MES Discussion Group, Toronto. January 31, 2018. URL:
  17. Initiating at outperform (speculative): where does the value go? Turquoise Hill Resources, BMO Capital Markets. January 4, 2021. P. 35.
  18. Smith L. D. Mineral economics – risk adjusted cash flows: discount rates. Risk & Long-Life Projects; 2013.
  19. Davis G. A., (Mis)Use of Monte Carlo simulations in NPV analysis. Mining Engineering. 1995;47(2):75–79.
  20. Armstrong R., Aucamp P.-J., Doundarov G., et al. Definitive feasibility study of the Twin Hills Gold Project, Namibia. National Instrument 43-101 Technical Report. URL: https://osinoresources.com/wp-content/uploads/2023/07/Osino-DFS.pdf
  21. Roscoe W. E. Metal transaction ratio analysis – a market approach for valuation of non-producing properties with mineral resources. In: VALMIN Seminar Series 2011–2012. Perth, Western Australia, 18 October 2011. 17 April 2012, Brisbane, Queensland. The Australasian Institute of Mining and Metallurgy; 2012.
  22. Araujo C. P. Valuation of mineral and coal assets. Presented at: SMEDGE Conference. 24 January, 2019.
  23. The Lassonde curve – understanding the mining life cycle. SmallCapInvestor; 2023. URL: https://smallcapinvestor.ca/the-lassonde-curve-understanding-the-mining-life-cycle/
  24. Dundee to acquire Osino in $214m deal. Mining Technology; 2023. URL: https://www.mining-technology.com/news/dundee-acquire-osino-214m-deal/
  25. Yintai to acquire Osino Resources in $272m deal. Mining Technology; 2024 URL: https://www.mining-technology.com/news/yintai-osino-resources/

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».