Выявление ключевых факторов, влияющих на оценочный мультипликатор для авиаперевозчиков

Согласно многочисленным исследованиям, эластичность цены по балансу спроса и предложения зависит от цели поездки и дистанции (Gillen, Morrison & Rietveld, 2002). Например, дальнемагистральные бизнес поездки имеют низкую эластичность по цене, так как билет чаще всего оплачивается третьими лицами (компанией, спонсором и.т.д.). В то время как спрос на ближнемагистральный туризм наиболее подвержен изменению цен, поскольку приобретение поездки в данном сегменте, чаще всего происходит посредством совершения импульсных покупок, см. рис.9.

Помимо эластичности спроса по цене, величина среднего тарифа авиакомпании (Yields) обычно корректируется на рост индекса потребительских цен (CPI) c учетом изменения дисбаланса спроса пассажиропотока (PAX) и предложения (ASK). Иными словами увеличение предложения опережающими темпами над ростом спроса приводит к снижению равновесной цены.

Source: Air travel demand elasticities - Concepts, issues and measurement', Gillen, Morrison & Rietveld (2002)

Рис. 9. Зависимость эластичности цены по балансу спроса и предложения от цели поездки и дистанции

Высокая доля постоянных затрат стимулирует авиакомпании к максимизации утилизации и загрузки BC за счет снижения тарифов даже ниже полной экономической себестоимости (с учетом постоянных затрат, лизинга и стоимости капитала). Таким образом, при фиксированной выручке менеджмент авиакомпаний чаще выбирает ситуацию "более низких тарифов и высокой заполняемости", чем "высоких тарифов и низкой заполняемости".

Доля валютных поступлений обычно составляет значительную часть выручки от пассажирских авиаперевозок (45% у компании "Аэрофлот"), однако ее величина сильно зависит от бизнес модели и сегмента, в котором работает авиакомпания. Поэтому валютный фактор также оказывает сильное влияние на темп роста выручки.

Суммируя вышесказанное, основными фундаментальными факторами, влияющими на изменение выручки от пассажирских авиаперевозок, являются: темп роста ВВП; рост индекса потребительских цен (CPI) c корректировкой на дисбаланс спроса (PAX) и предложения (ASK), а также изменение курса национальной валюты относительно доллара США, см. рис. 10.

Рис. 10. Основные драйверы изменения выручки авиакомпании

В рамках сравнения структуры операционных затрат Российских авиакомпаний и американской "Southwest Airlines"в 2014 г. (см. раздел 2.1) было выявлено, что переменные затраты составляют 70-90% в общей структуре и зависят от применяемой бизнес модели, в то время как статья "затраты на топливо" имеет наибольшую долю (30-45%) среди операционных затрат авиакомпании.

Ценовой тренд на авиакеросин в России совпадает с колебаниями цен на нефть и динамикой цен на авиакеросин (NW FOB) в Европе. Международные заправки - на 97% зависят от международной цены на нефть, в то время как внутренние заправки - на 89% от цены на нефть, см. рис. 11.

Рис. 11. Анализ взаимосвязи цен на авиакеросин и цены на нефть

"Затраты на персонал" является второй по величине статьей переменных затрат и составляют 15-40% от общей величины операционных затрат авиакомпании. Количество сотрудников зависит от пассажиропотока авиаперевозчика, в то время как заработная плата обычно индексируется не меньше чем на величину роста индекса потребительских цен (CPI). Затраты на наземное обслуживание и навигацию, а также ремонт судов привязаны к размеру парка авиакомпании, тогда как принято считать, что тарифы на данные услуги в среднем корректируется на размер изменения CPI с корректировкой на поправочные коэффициенты, (Sakhnova, Bespalov, Tarakanov, Whyte, 2010).

Таким образом, основными фундаментальными факторами, влияющими на изменение операционных затрат, являются: динамика цены на нефть; рост индекса потребительских цен (CPI), изменение предложения авиакомпании (ASK- Available seat km), см. рис. 12.

Рис. 12. Основные драйверы изменения операционных затрат авиакомпании

В результате факторного анализа операционной прибыли были выявлены фундаментальные характеристики, изменение которых, оказывает влияние на темп роста мультипликатора EV(R)/EBITDAR, см. рис. 13.

· темп роста ВВП

· индекс потребительских цен (CPI)

· дисбаланс спроса (PAX) и предложения (ASK)

· курс национальной валюты относительно доллара США

· цена на нефть

· предложение авиакомпании (ASK- Available seat km)

· чистый долг авиаперевозчика

Рис. 13. Фундаментальные факторы, влияющие на темп роста отраслевого мультипликатора EV(R)/EBITDAR

Данные факторы будут использованы в качестве независимых переменных при проведении эмпирического исследования в главе 3.

Глава 3. Эмпирическое исследование факторов влияющих на изменение мультипликатора EV(R)/EBITDAR

3.2 Анализ результатов эмпирического исследования влияния факторов, объясняющих изменение мультипликатора EV(R)/EBITDAR

Согласно регрессионному уравнению, приведённому в разделе 3.1 изменение мультипликатора EV(R)/EBITDAR для традиционных авиаперевозчиков на развитых рынках зависит от: темпа роста ВВП, индекса потребительских цен и изменения курса национальной валюты относительно доллара США, т.е. данные переменные, имеют надежное воздействие на зависимую переменную при 5% уровне значимости. Уравнение также является статистически значимым и объясняет около 50% в изменении мультипликатора EV(R)/EBITDAR в рассматриваемый период выборки, что является среднем показателем, однако этот факт не отменяет модель, см. рис. 18. Далее было определено абсолютное отклонение между реальным и расчетным значением темпа роста мультипликатора EV(R)/EBITDAR:

(6)

где: U - абсолютное отклонение темпов роста; P -реальный темп роста мультипликатора;- расчетный темп роста мультипликатора.

Рис. 18. Результаты регрессионного анализа выборки состоящей из авиаперевозчиков полного цикла, оперирующих на развитых рынках

В целом (кроме 2013 г.) среднее значение абсолютного отклонения (U, см уравнение 6) находится в границах коэффициента вариации реального значения мультипликатора EV(R)/EBITDAR, для расчета которого использовалось средневзвешенное значение и среднеквадратическое отклонение в каждом из исследуемых лет. Другими словами, средний разброс прогнозного значения темпа роста от реальных значений не превышает вариацию мультипликатора EV(R)/EBITDAR в конкретном году. Кроме того, если рассматривать среднее отклонение в посткризисный период 2010-13, то его среднее значение уменьшается до 26% против 31% за весь рассматриваемый период (Таблица 10).

Таблица 10.

Отклонение расчетного значения темпа роста мультипликатора EV(R)/EBITDAR от реального для авиаперевозчиков полного цикла, оперирующих на развитых рынках.

Темп роста ВВП оказывает отрицательное влияние на темп роста мультипликатора EV(R)/EBITDAR. Нелогичная на первый взгляд взаимосвязь объясняется зрелостью рынков рассматриваемых в данной выборке. Так, влияние на изменение операционной прибыли в текущем периоде вследствие роста экономики больше, чем отражение прироста этой прибыли в изменении рыночной капитализации компании, т.к. инвесторы не ожидают быстрого роста экономики в будущем на развитых рынках.

Изменение курса национальной валюты относительно доллара США имеют положительное влияние на темп роста мультипликатора EV(R)/EBITDAR. Таким образом, укрепление национальной валюты оказывает негативное влияние на изменение мультипликатора. Это является следствием того, что в данной выборке в основном присутствуют авиакомпании экспортеры (крупные перевозчики, ориентированные на международные направления и имеющие несколько крупных узловых аэропортов расположенных в разных регионах мира).

В свою очередь, рост индекса потребительских цен имеет положительную зависимость с темпом роста мультипликатора EV(R)/EBITDAR. Таким образом традиционные авиаперевозчики стремятся компенсировать рост своих затрат, увеличением тарифов на пассажирские авиаперевозки. Данный вывод согласуется с анализом различий в бизнес моделях для авиаперевозчиков, см. раздел 2.1.

Согласно регрессионному уравнению, приведённому в разделе 3.1 изменение мультипликатора EV(R)/EBITDAR для традиционных авиаперевозчиков на развивающихся рынках зависит от: изменения ASK (Available seat km) и изменения чистого долга авиаперевозчика, т.е. данные переменные, имеют надежное воздействие на зависимую переменную при 5% уровне значимости. Уравнение также является статистически значимым и объясняет около 31% в изменении мультипликатора EV(R)/EBITDAR в рассматриваемый период выборки, что является низким показателем, однако этот факт не отменяет модель, см. рис. 19.

Рис. 19. Результаты регрессионного анализа выборки состоящей из авиаперевозчиков полного цикла, оперирующих на развивающихся рынках

В целом (кроме 2013 г.) среднее значение абсолютного отклонения (U, см. уравнение 6) находится в границах коэффициента вариации реального значения мультипликатора EV(R)/EBITDAR. В то время как, если рассматривать среднее отклонение в посткризисный период 2010-13, то его среднее значение уменьшается до 29% против 32% за весь рассматриваемый период (Таблица 11).

Таблица 11.

Отклонение расчетного значения темпа роста мультипликатора EV(R)/EBITDAR от реального для авиаперевозчиков полного цикла, оперирующих на развивающихся рынках.

Экспансия традиционных авиаперевозчиков (увеличение ASK) на развивающихся рынках имеет отрицательное влияние на рост мультипликатора EV(R)/EBITDAR. Размер долга у авиакомпаний полного цикла теснее связан с увеличением ASK (корреляция 65% против 27% у лоукостеров на аналогичном рынке), это объясняется тем, что традиционные авиаперевозчики в большей степени используют инструменты финансового лизинга, которые создают дополнительные риски. Так, на протяжении рассматриваемого периода времени, мультипликатор суммарной стоимости обязательств в лизинге к EBITDAR у авиакомпаний полного цикла на развивающихся рынках был выше, чем у бюджетных перевозчиков, см. рис. 20. Для авиакомпаний полного цикла данный показатель рассчитывается как:

(SUM_LTD*65%+SUM_OpRent*7)/(SUM_EBITDAR)

где: SUM_LTD*65%- общая стоимость финансового лизинга в выборке, состоящей из авиаперевозчиков полного цикла, оперирующих на развивающихся рынках;

SUM_OpRent*7 - общая стоимость операционного лизинга в выборке, состоящей из авиаперевозчиков полного цикла, оперирующих на развивающихся рынках;

SUM_EBITDAR-суммарная EBITDAR в выборке, состоящей из авиаперевозчиков полного цикла, оперирующих на развивающихся рынках.

Рис. 20. Мультипликатор суммарной стоимости обязательств в лизинге к EBITDAR у авиакомпаний на развивающихся рынках

Таким образом, инвесторы на развивающихся рынках находят экспансию традиционных авиаперевозчиков рискованной. Другими словами, рост EBITDAR за счет экспансии авиакомпаний полного цикла на развивающихся рынках не учитывается или отрицательно влияет на рыночную капитализацию, это в свою очередь приводит к тому, что EBITDAR увеличивается в большей степени, чем размер чистого долга и рыночная капитализация, в результате мультипликатора EV(R)/EBITDAR снижается, см. рис. 21.

Ранее упоминалось, что размер долга у авиакомпаний полного цикла теснее связан с увеличением ASK (корреляция 65% против 27% у лоукостеров на аналогичном рынке), это объясняется тем, что традиционные авиаперевозчики в большей степени используют инструменты финансового лизинга, которые создают дополнительные риски. Положительное влияние чистого долга на мультипликатор EV(R)/EBITDAR происходит за счет той части долга, которая не относится к увеличению ASK (45%), например, инвестиции в оборотный капитал. Другими словами, при увеличении долга, который не относится к лизингу воздушных судов, не происходит отражения риска в уменьшении стоимости рыночной капитализации.

Рис. 21. Влияние изменения ASK на темп роста мультипликатора EV(R)/EBITDAR для авиаперевозчиков полного цикла, оперирующих на развивающихся рынках стоимость сравнение отраслевой авиакомпания

Согласно регрессионному уравнению, приведённому в разделе 3.1 изменение мультипликатора EV(R)/EBITDAR для бюджетных авиаперевозчиков на развитых рынках зависит от: темпа роста ВВП и изменения курса национальной валюты относительно доллара США, т.е. данные переменные, имеют надежное воздействие на зависимую переменную при 5% уровне значимости. Уравнение также является статистически значимым и объясняет около 22% в изменении мультипликатора EV(R)/EBITDAR в рассматриваемый период выборки, что является низким показателем, однако этот факт не отменяет модель, см. рис. 23.

Рис. 23. Результаты регрессионного анализа выборки состоящей из бюджетных авиаперевозчиков, оперирующих на развитых рынках

В целом (кроме 2010 г.) среднее значение абсолютного отклонения (U, см. уравнение 6) находится в границах коэффициента вариации реального значения мультипликатора EV(R)/EBITDAR. В то время как, если рассматривать среднее отклонение в посткризисный период 2010-13, то его среднее значение уменьшается до 27% против 31% за весь рассматриваемый период (Таблица 12).

Темп роста ВВП, также как и в случае с традиционными авиаперевозчиками на развитых рынках, оказывает отрицательное влияние на темп роста мультипликатора EV(R)/EBITDAR. Нелогичная взаимосвязь объясняется зрелостью рынков рассматриваемых в данной выборке. Так, влияние на изменение операционной прибыли в текущем периоде вследствие роста экономики больше, чем отражение прироста этой прибыли в изменении рыночной капитализации компании, т.к. инвесторы не ожидают быстрого роста экономики в будущем на развитых рынках.

Таблица 12.

Отклонение расчетного значения темпа роста мультипликатора EV(R)/EBITDAR от реального для бюджетных авиаперевозчиков, оперирующих на развитых рынках.

Изменение курса национальной валюты относительно доллара США имеют отрицательное влияние на темп роста мультипликатора EV(R)/EBITDAR. Таким образом, укрепление национальной валюты оказывает положительное влияние на изменение мультипликатора. Это является следствием того, что в данной выборке в основном присутствуют лоукостеры ориентированные на внутренний рынок.

Согласно регрессионному уравнению, приведённому в разделе 3.1 изменение мультипликатора EV(R)/EBITDAR для бюджетных авиаперевозчиков на развивающихся рынках зависит изменения ASK (Available seat km) и изменения чистого долга авиаперевозчика, т.е. данные переменные, имеют надежное воздействие на зависимую переменную при 5% уровне значимости. Уравнение также является статистически значимым и объясняет около 42% в изменении мультипликатора EV(R)/EBITDAR в рассматриваемый период выборки, что является среднем показателем, однако этот факт не отменяет модель, см. рис. 24.

Рис. 24. Результаты регрессионного анализа выборки состоящей из бюджетных авиаперевозчиков, оперирующих на развивающихся рынках

Среднее значение абсолютного отклонения (U, см. уравнение 6) расходится с коэффициентом вариации реального значения мультипликатора EV(R)/EBITDAR не более чем на 15%. В то время как, если рассматривать среднее отклонение в посткризисный период 2010-13, то его среднее значение уменьшается до 21% против 20% за весь рассматриваемый период (Таблица 13).

Экспансия бюджетных авиаперевозчиков (увеличение ASK), в отличии от авиакомпаний полного цикла на развивающихся рынках, имеет положительное влияние на рост мультипликатора EV(R)/EBITDAR. Размер долга у авиакомпаний полного цикла теснее связан с увеличением ASK (корреляция 65% против 27% у лоукостеров на аналогичном рынке), это объясняется тем, что традиционные авиаперевозчики в большей степени используют инструменты финансового лизинга, которые создают дополнительные риски.

Таблица 13.

Отклонение расчетного значения темпа роста мультипликатора EV(R)/EBITDAR от реального для бюджетных авиаперевозчиков, оперирующих на развивающихся рынках.

Так, на протяжении рассматриваемого периода времени, мультипликатор суммарной стоимости обязательств в лизинге к EBITDAR у авиакомпаний полного цикла на развивающихся рынках был выше, чем у бюджетных перевозчиков, см. рис. 20. Для бюджетных авиакомпаний данный показатель рассчитывается как:

(SUM_LTD*27%+SUM_OpRent*7)/(SUM_EBITDAR) (8)

где: SUM_LTD*27%- общая стоимость финансового лизинга в выборке, состоящей из бюджетных авиаперевозчиков, оперирующих на развивающихся рынках;

SUM_OpRent*7 - общая стоимость операционного лизинга в выборке, состоящей из бюджетных авиаперевозчиков, оперирующих на развивающихся рынках;

SUM_EBITDAR-суммарная EBITDAR в выборке, состоящей из бюджетных авиаперевозчиков, оперирующих на развивающихся рынках.

Таким образом, инвесторы на развивающихся рынках находят экспансию бюджетных авиаперевозчиков драйвером роста компании. Другими словами рост EBITDAR за счет экспансии бюджетных авиакомпаний на развивающихся рынках положительно влияет на рыночную капитализацию, это в свою очередь приводит к тому, что EBITDAR увеличивается в меньшей степени, чем размер чистого долга и рыночная капитализация, в результате мультипликатор EV(R)/EBITDAR увеличивается, см. рис. 25.

Ранее упоминалось, что размер долга у бюджетных авиаперевозчиков хуже связан с увеличением ASK (корреляция 27% против 65% у традиционных авиакомпаний на аналогичном рынке), это объясняется тем, что лоукостеры в меньшей степени используют инструменты финансового лизинга, которые создают дополнительные риски. Увеличение ASK для бюджетных перевозчиков является драйвером роста, в то время как отрицательное влияние чистого долга на мультипликатор EV(R)/EBITDAR происходит за счет той части долга (73%), которая не относится к увеличению ASK, т.е. лизингу воздушных судов. Другими словами, рост заимствований, например, с целью финансирования дорогостоящих капитальных вложений отрицательно влияет на размер капитализации. 

Рис. 25. Влияние изменения ASK на темп роста мультипликатора EV(R)/EBITDAR для бюджетных авиаперевозчиков, оперирующих на развивающихся рынках

Суммируя вышесказанное можно сделать вывод, что выявленные коэффициенты не полностью описывают изменение мультипликатора EV(R)/EBITDAR, однако анализ выборочных совокупностей в соответствии с различиями в бизнес моделях авиакомпаний и классификацией рынков, на которых оперируют авиаперевозчики, позволяет несколько важных закономерностей:

· Для компаний, оперирующих на развитых рынках, драйвером роста является ценовая политика, так как инвесторы не ожидают быстрого роста экономики на зрелых рынках в будущем;

· Выбор бизнес модели на развитых рынках определяет валютную структуру выручки, а как следствие долга и зависимость от валютного курса. Так, традиционные авиаперевозчики в большинстве случаев ориентированы на международный рынок, таким образом, дешевая национальная валюта будет стимулировать их продажи, в то время как лоукостеры наоборот чаще работают на внутреннем рынке и крепкая национальная валюта отрицательно влияет на стоимость компании;

· На развивающихся рынках лоукостеры выигрывают от стратегии экспансии, в то время как для традиционных авиаперевозчиков эта стратегия оказывается проигрышной т.к. кредитные риски оказывают разрушающее воздействие на стоимость компании. Таким образом, в случае выхода Российского бюджетного авиаперевозчика - авиакомпании "Победа" на IPO, стратегия экспансии окажет положительное влияние на стоимость "Победы". Однако, в случае сохранения контроля со стороны компании "Аэрофлот", значительное увеличение авиапарка "Победы" может оказать негативное влияние на стоимость материнской компании, поэтому менеджменту "Аэрофлота" необходимо очень аккуратно производить расчет необходимого количества флота заблаговременно до проведения IPO "Победы".

Наконец среднее значение отклонения расчетного значения (U, см. уравнение 6) от реального находится в пределах вариации реального значения мультипликатора EV(R)/EBITDAR (Таблица 14). Результаты можно улучшить при рассмотрении значений в после кризисный период 2010-2013 г.

Таблица 14.

Итоговые результаты регрессионного анализа.

Заключение

Данное эмпирическое исследование имело своей целью выявление факторов формирующих различия в оценочном мультипликаторе авиакомпаний. В рамках достижения данной цели в первой главе был проведён обзор литературы, посвященной моделям и техникам, которые применяются в оценке стоимости бизнеса, а также анализу литературы, где описываются эмпирические исследования со сходной проблематикой. Таким образом, были найдены базовые теоретические и эмпирические основы для проведения исследования.

В результате анализа расхождений между операционными и финансовыми показателями лоукостеров и традиционных авиаперевозчиков на развитых и развивающихся рынках были выявлены основные различия в бизнес моделях используемых авиакомпаниями. Расхождение между средней стоимостью 1 поездки на 1 км пути для разных бизнес моделей авиаперевозчиков в мире возросло в 2.4 раза с 2009 по 2014 г, см. рис.4. другими словами, бюджетные авиакомпании постоянно увеличивают ценовую конкуренцию и подталкивают традиционных перевозчиков задумываться о сокращении затрат и диверсификации своей маршрутной сети. Однако, несмотря на ряд преимуществ бюджетных авиакомпаний, нельзя утверждать, что данная модель успешнее. Графический анализ темпов роста EBITDAR позволяет выделить более высокую амплитуду колебаний на развивающихся рынках, что указывает на высокую чувствительность темпа роста показателя к изменению фундаментальных характеристик вне зависимости от рассматриваемой бизнес модели.

Вследствие рассмотрения теоретических основ, описанные в разделе 1.3, а также практических примеров, взятые из отчетов публичных компаний и информационной системы "Bloomberg", был выбран наиболее оптимальный мультипликатор EV(R)/EBITDAR. Данный индикатор в дальнейшем используется в качестве зависимой переменной при проведении регрессионного анализа.

В конце второй главы был произведен факторный анализ компонентов формирующих отраслевой мультипликатор, в результате которого были выявлены фундаментальные характеристики, влияющие на его изменение:

· темп роста ВВП;

· индекс потребительских цен (CPI);

· дисбаланс спроса (PAX) и предложения (ASK);

· курс национальной валюты относительно доллара США;

· цена на нефть;

· предложение авиакомпании (ASK- Available seat km);

· чистый долг авиаперевозчика.

В третьей главе была сформирована спецификация регрессионного уравнения. Далее, полученный массив данных был разделен на четыре панели в соответствии с различиями в бизнес моделях авиакомпаний и классификацией рынков, на которых оперируют авиаперевозчики. Обоснование данного подхода следует из теоретических рекомендаций к процессу подбора фирм для сравнения рассмотренных в разделе 1.2, а также из практического обзора, приведённого в разделе 2.1, в котором рассматривается различия между операционными и финансовыми показателями лоукостеров и традиционных авиаперевозчиков на развитых и развивающихся рынках. Результаты теста Колмогорова-Смирнова свидетельствуют о том, что распределение результата измерения во всех исследуемых совокупностях близко к нормальному. Кроме того, отсутствует проблема мультиколлинеарности независимых переменных в выделенных выборках.

В конце третьей главы проводится анализ регрессионного уравнения, построенного в разделе 3.1 для каждой из сформированных выборочных совокупностей. Выявленные коэффициенты не полностью описывают изменение мультипликатора EV(R)/EBITDAR, хотя среднее значение отклонения расчетного значения (U, см. уравнение 6) от реального находится в пределах вариации реального значения мультипликатора EV(R)/EBITDAR.

Анализ выборочных совокупностей в соответствии с различиями в бизнес моделях авиакомпаний и классификацией рынков, на которых оперируют авиаперевозчики, позволяет несколько важных закономерностей:

· Для компаний, оперирующих на развитых рынках, драйвером роста является ценовая политика, так как инвесторы не ожидают быстрого роста экономики на зрелых рынках в будущем;

· Выбор бизнес модели на развитых рынках определяет валютную структуру выручки, а как следствие долга и зависимость от валютного курса. Так, традиционные авиаперевозчики в большинстве случаев ориентированы на международный рынок, таким образом, дешевая национальная валюта будет стимулировать их продажи, в то время как лоукостеры наоборот чаще работают на внутреннем рынке и крепкая национальная валюта отрицательно влияет на стоимость компании;

· На развивающихся рынках лоукостеры выигрывают от стратегии экспансии, в то время как для традиционных авиаперевозчиков эта стратегия оказывается проигрышной т.к. кредитные риски оказывают разрушающее воздействие на стоимость компании. Таким образом, в случае выхода Российского бюджетного авиаперевозчика - авиакомпании "Победа" на IPO, стратегия экспансии окажет положительное влияние на стоимость "Победы". Однако, в случае сохранения контроля со стороны компании "Аэрофлот", значительное увеличение авиапарка "Победы" может оказать негативное влияние на стоимость материнской компании, поэтому менеджменту "Аэрофлота" необходимо очень аккуратно производить расчет необходимого количества флота заблаговременно до проведения IPO "Победы".

Выявленные в рамках данного исследования закономерности могут быть учтены аналитиками при оценке стоимости авиакомпаний.

Список используемой литературы

1. Владимирова Т.А. и др. Применение сравнительного подхода к оценке стоимости коммерческого банка в условиях финансового кризиса. / Т. А. Владимирова, А. А. Хлебников, 2009

2. Дамодаран А. Инвестиционная оценка. Инструменты и техника оценки любых активов / Пер. с англ. М., 2004. 1342 с.

3. Теплова Т.В. Инвестиции, 2011

4. Abarbanell, J. and Bushee, B. = Fundamental Analysis, Future earnings and Stock Prices. Journal of Accounting Research, 1997, pp. 1-24

5. Alford A. The Effect of the Set of Comparable Firms on the Accuracy of the Price-Earnings Valuation Method, 1992

6. Brealey A. Myers Stewart C. Principles of corporate finance, 2003

7. Damodaran A. Value Creation and Enhancement: Back to the Future, 1999

8. Damodaran, A. The Dark Side of Valuation: Valuing Old Tech, New Tech, and New Economy Companies. FT Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ, 2001

9. Damodaran, A. Investment Valuation: Tools and Techniques for Determining the Value of Any Asset. Wiley, Hoboken, 2002

10. Damodaran, A. Damodaran on Valuation, 2nd edition. Wiley, Hoboken, NJ, 2006.

11. Demirakos, E.G., Strong, N.C., Walker, M.. What Valuation Models Do Analysts Use? Accounting Horizons 18, 2004. 221-240.

12. Gillen, Morrison & Rietveld. Air travel demand elasticities - Concepts, issues and measurement, 2002

13. Hazel, Stalnaker, Taylor, Usman. Oliver wyman. Airline economic analysis, 2014

14. International Valuation Standards, 2013

15. Koller, T., Goedhart, M., Wessels, D. Valuation: Measuring and Managing the Value of Companies, 4th edition. Wiley, Hoboken, NJ, 2005

16. Luehrman, T.A. What's it worth? A general manager's guide to valuation, Harvard Business Review, 75(3), 1997. pp. 132-142.

17. Penman S. The Articulation of Price-Earnings Ratio and Market-to-Book Ratios and the Evaluation of Growth, 1996

18. Piotroski, J.D. Value Investing: The Use of Historical Financial Statement Information to Separate Winners from Losers. Journal of Accounting Research Vol 38, Supplement, 2000

19. Sakhnova, Bespalov, Tarakanov, Whyte. VTB Capital Research. Aeroflot: Unfasten Your Seatbelts, ...