В дополнение к вышеописанному, аналогично предыдущим исследованиям (Berman, 1999), в данной работе вместо показателя расходов на исследования и разработку и расходов на рекламу ввиду отсутствия данных по данному типу расходов были использованы данные по общим коммерческим и административным расходам.

В результате сопоставления данной модели и имеющихся данных по компаниям, остались переменные прибыли компании до вычета налогов, процентов и амортизации (EBITDA), рыночной капитализации, стоимости бренда, размера компании и индустрии, коммерческих и административных расходов и года.

Все переменные, используемые в исследовании представлены в таблице 4.

Таблица 4 Переменные, используемые в рамках исследования

Наименование переменной	Код переменной	Тип переменной	Значения переменной	Единица измерения
Прибыль до вычета амортизации, налогов и процентов	ebitda	количественная	Принимает любые значения	млн. руб.
Рыночная капитализация	cap	количественная	Принимает любые значения	млн. руб.
Стоимость бренда	brval	количественная	Принимает любые целочисленные значения	млн. руб.
Размер компании	size	количественная	Принимает любые положительные значения	-
Индустрия	ind	дамми-переменная	Принимает значения 0 или 1. Принимает значение 1, если компания B2C, принимает значение 0 если компания не является B2C	-
Коммерческие и административные расходы	adv	количественная	Принимает любые положительные значения	млн. руб.
2017 год	year1	дамми-переменная	Принимает значения 0 или 1. Принимает значение 1 - если наблюдение 2017 года, 0 - если не 2017 года	-
2013 год	year2	дамми-переменная	Принимает значения 0 или 1. Принимает значение 1 - если наблюдение 2013 года, 0 - если не 2013 года	-
2010 год	year3	дамми-переменная	Принимает значения 0 или 1. Принимает значение 1 - если наблюдение 2010 года, 0 - если не 2010 года	-

Значения переменной стоимости бренда взяты из баз данных BrandFinance и Interbrand, данные по остальным переменным были собраны при помощи финансовой отчетности компаний, базы данных «СПАРК», а также данных бирж, которые находятся в открытом доступе в сети Интернет. Показатель размера компании был вычислен путем взятия натурального логарифма от выручки компании - данный метод был предложен в предшествующих исследованиях (Wang and Sengupta, 2016).

Из изначальной выборки были исключены те бренды, которые принадлежат нероссийским компаниям, например - «Фруктовый сад», «Я» и «Тонус», которые принадлежат компании PepsiCo, так как целью данного исследования является изучение именно российских компаний. В результате исключения наблюдений в выборке осталось 114 наблюдений из изначальных 130.

Таблица 5 Динамика средней стоимости бренда

	2010	2013	2017
Средняя стоимость бренда, млн. руб.	26523,21	82423,35	66030,23

Из таблицы 5 можно увидеть, что средняя стоимость брендов российских компаний увеличивается в период с 2010 по 2013, однако средняя стоимость брендов в 2017 году ниже, чем в 2013. Это может быть связано с напряженной геополитической ситуацией либо с тем, что компания BrandFinance оценивает бренды по другой методологии, нежели Interbrand. Однако это может быть также связано с тем, что в 2013 году самым дорогим российским брендом был «Газпром» со стоимостью 1261617 млн рублей, а вторым самым дорогим брендом - «МТС» со стоимость 192107 млн рублей. Разница между первым и вторым самым дорогим брендом в более чем 6,5 раз могла привести к искаженной динамике данного показателя.

Описательные статистики по переменным представлены в таблице 6.

Таблица 6 Описательные статистики

Переменная	Mean	S.D.	Minimum	Maximum
Общие коммерческие и административные расходы, в млн. руб.	78900,63	175265,1	508	1371551
Стоимость бренда, в млн. руб.	56513,74	86803,83	1113	569467
Рыночная капитализация, в млн. руб.	720082,3	992408,4	1718	4672129
EBITDA, в млн. руб.	159773,7	261258,5	-32600	1297000

3.2 Эконометрическая модель

В статистическом пакете EViews были построены 8 моделей: общая модель, модель для 2017 года, модель для 2013 года и модель для 2010 года - с зависимой переменной прибыли до вычета налогов, амортизации и процентов и с зависимой переменной рыночной капитализации компании.

Эконометрическая модель для определенного года с зависимой переменной рыночной капитализации выглядит следующим образом:

, (2)

где: cap - рыночная капитализация компании;

brval - стоимость бренда компании;

size - размер компании;

adv - общие коммерческие и административные расходы компании;

ind - индустрия, в которой проводит свою деятельность компания;

е - случайная ошибка.

Общая эконометрическая модель с зависимой переменной рыночной стоимости компании выглядит следующим образом:

, (3)

где: cap - рыночная капитализация компании; brval - стоимость бренда компании; size - размер компании;

adv - общие коммерческие и административные расходы компании;

ind - индустрия, в которой проводит свою деятельность компания;

year1 - дамми-переменная 2017 года;

е - случайная ошибка.

Аналогично предыдущим исследованиям, в модели были включены контрольные переменные года. В общую модель включена дамми-переменная 2017 года, так как может существовать значимая разница между предыдущими годами и 2017 годом, поскольку в 2014 году произошел кризис, который мог повлиять (а именно оказать отрицательное влияние) на финансовые показатели исследуемых компаний.

Эконометрическая модель для определенного года с зависимой переменной прибыли до вычета процентов, налогов и амортизации (EBITDA) выглядит следующим образом:

, (4)

где: ebitda - прибыль до вычета налогов, процентов и амортизации;

brval - стоимость бренда компании;

size - размер компании;

adv - общие коммерческие и административные расходы компании;

ind - индустрия, в которой проводит свою деятельность компания;

е - случайная ошибка.

Эконометрическая общая модель с зависимой переменной прибыли до вычета процентов, налогов и амортизации (EBITDA) выглядит следующим образом:

, (5)

где: ebitda - прибыль до вычета налогов, процентов и амортизации;

brval - стоимость бренда компании;

size - размер компании;

adv - общие коммерческие и административные расходы компании;

ind - индустрия, в которой проводит свою деятельность компания;

year1 - дамми-переменная 2017 года;

е - случайная ошибка.

В моделях 4 и 5 в качестве зависимой переменной финансового результата компании выступает прибыль до вычета процентов, налогов и амортизации (EBITDA), так как данный показатель является особенно важным для потенциальных инвесторов и собственников компании, которые впоследствии будут решать вопрос об инвестировании в развитие бренда компании. Если будет найдена положительная взаимосвязь, то можно говорить о том, что вложения в бренд оправданы, так как они приводят к улучшению финансового состояния компании, а именного одного из важнейших показателей - рыночной капитализации.

Кроме того, в вышеописанных моделях существует проблема эндогенности, так как не только бренд влияет на финансовое состояние компании, но, как было обнаружено в предыдущих исследованиях, финансовые индикаторы также оказывают влияние на бренд. Так, например, был обнаружено значимое положительное влияние расходов на рекламу (Fischer and Himme, 2017) на стоимость бренда. Более того, в самой методологии расчета стоимости бренда компаниями BrandFinance и Interbrand (данные о стоимости бренда из отчетов данных фирм использованы в этом исследовании) заложено применение финансовых показателей компании, а также их прогнозных значений для расчетов.

Однако, на данном этапе не представляется возможным побороться с проблемой эндогенности, поскольку для использования релевантных методов - например, двухшагового или трехшагового метода наименьших квадратов, которые были использованы в предществующих статьях (Wang and Sengupta, 2016) - не хватает данных. В частности, для применения данных методов необходимо подобрать соответствующий инструмент - например, лагированные значения переменных, которые являются эндогенными. Тем не менее, лагированные значения стоимости бренда данных компаний не представлены в базах данных, а расчет по финансовым показателям не даст тех же результатов, поскольку не будет учитывать отношение потребителей к данному бренду.

Таким образом, с существующей в данной модели проблемой эндогенности не представляется возможным побороться в виду отсутствия соответствующих данных о стоимости бренда, однако можно предположить, что в виду вышеуказанной проблемы оценки коэффициентов регрессии могут быть завышены, поскольку со многими показателями, которые не были учтены при построении модели и остались в ошибке, существует положительная корреляция. Например, как было отмечено в предыдущих исследованиях, на стоимость бренда оказывает значимое положительное влияние маркетинговая стратегия компании, ее степень ориентации на бренд, а также инновации (Wong and Merrilees, 2008) и отношения со стейкхолдерами (Wang and Sengupta, 2016).

В моделях также присутствует проблема частичной мультиколлинеарности, так как существуют достаточно большие значимые коэффициенты корреляции между регрессорами моделей (например, 0,82 и 0,85) (Таблица 7), что приводит к снижению точности оценивания параметров. Для борьбы с негативными последствиями данной проблемы будут посчитаны робастные стандартные ошибки. Кроме того, для удобства анализа все переменные, кроме дамми-переменных будут прологарифмированы.

Таблица 7 Корреляция между переменными

	LNADV	SIZE	LNBRVAL	LNCAP	LNEBITDA
LNADV	1,000000
SIZE	0,762687	1,000000
LNBRVAL	0,582600	0,584271	1,000000
LNCAP	0,574660	0,744107	0,535442	1,000000
LNEBITDA	0,731784	0,849727	0,600096	0,820335	1,000000

*Все корреляции значимы на 1% уровне значимости



4. Результаты

Результаты оценивания общих регрессий представлены в Таблице 8.

Таблица 8 Результаты оценивания общих регрессий

	(1)	(2)
	OLS	OLS
VARIABLES	lnebitda	lncap
constant	-2,271976**	0,012339
	(0,0275)	(0,9922)
lnbrval	0,259412***	0,189033**
	(0,0002)	(0,0486)
size	0,728769***	0,866966***
	(0,0000)	(0,0000)
ind	-0,575063***	0,038542
	(0,0014)	(0,8956)
lnadv	0,190322	-0,011869
	(0,1827)	(0,9436)
year1	-0,605695***	-0,514499*
	(0,0007)	(0,0570)
Observations	83	77
R-squared	0,777415	0,596359

* - коэффициент значим на уровне значимости 10%, ** - на уровне значимости 5%, *** - на уровне значимости 1%

Результаты оценивания регрессий 1 и 2 подтверждают выдвинутые ранее гипотезы. Так, например, было выявлено, что показатель стоимость бренда оказывает значимое положительное влияние на EBITDA, что может свидетельствовать о том, что менеджерам по маркетингу и бренду стоит больше ресурсов вкладывать в развитие бренда компании, если они заинтересованы в увеличении прибыли до вычета налогов, процентов и амортизации. Данные выводы коррелируют с результатами предыдущих исследований (Kalicanin and Veljkovic, 2015).

Однако влияние коммерческих расходов в обеих моделях оказалось незначимым, что согласуется с результатами, полученными в предыдущих исследованиях (Wang and Sengupta, 2016).

Также подтвердилась гипотеза о положительном значимом влиянии стоимости бренда компании на ее капитализацию. Данный положительный коэффициент свидетельствует о том, что вложения в бренд для российских компаний выгодны и в будущем способны привлечь дополнительных инвесторов.

Более того, необходимо подчеркнуть, что показатель EBITDA значимо ниже у B2C индустрий. Это может быть связано с особенностью российской экономики - в частности ее сырьевой направленностью, что приводит к более высокой степени развития отраслей, чья деятельность связана с этой областью: например, нефтегазовые предприятия - Газпром, Лукойл и Роснефть. В данном случае вышеперечисленные компании не относятся к категории B2С, что и объясняет отрицательный коэффициент у соответствующей переменной. Также значимое положительное влияние размера компании на данные финансовые индикаторы свидетельствует о том, что у компаний большего масштаба более высокие финансовые показатели. Однако данный результат противоречит результату в статье Ванга - не было выявлено значимого влияния размера компании на ее финансовое состояние (в частности, коэффициент Тобина) (Wang and Sengupta, 2016).

Кроме того, важно отметить значимый отрицательный коэффициент у дамми-переменной 2017 года, что свидетельствует о негативном влиянии сложной политической и экономической ситуации в Российской Федерации, сложившейся в 2014 году на финансовые показатели - а именно на рыночную капитализацию и прибыль до вычета налогов, процентов и амортизации.

На данных 2010 года (Таблица 9) было выявлено значимое положительное влияние стоимости бренда лишь на EBITDA, что может быть связано с более низким количеством наблюдений для 2010 года, а также с тем, что у многих компаний в 2010 году не было выпущено акций. Таким образом, была подтверждена лишь первая гипотеза. Тем не менее, наличие положительного влияния свидетельствует о том, что бренд способен улучшать финансовое состояние компании и является оправданной инвестицией. Однако индустрия, в которой проводит свою деятельность компания, оказывает разное значимое влияние на финансовые показатели - отрицательное на EBITDA и положительное на рыночную капитализацию, что может быть связано с низким количеством наблюдений.

Таблица 9 Результаты оценивания регрессий для 2010 года

	(3)	(4)
	OLS	OLS
VARIABLES	lnebitda	lncap
lnbrval	0.346563***	0.136500
	(0.0053)	(0.2753)
size	0.100092	0.984805***
	(0.7515)	(0.0000)
ind	-1.691959***	0.559785*
	(0.0061)	(0.0830)
lnadv	0.751305*	-0.118904
	(0.0705)	(0.3775)
Observations	19	19
R-squared	0.826292	0.791586

* - коэффициент значим на уровне значимости 10%, *** - на уровне значимости 1%

Результаты оценивания регрессий для 2013 года, представленные в таблице 10, аналогичны результатам оценивания регрессии для 2010 года. Стоимость бренда оказывает положительное влияние на такой финансовый показатель как прибыль до вычета процентов, налогов и амортизации, что подтверждает первую гипотезу и согласуется с результатами предыдущих исследований (Kalicanin and Veljkovic, 2015). Тем не менее, подобно результатам на данных 2010 года, было выявлено, что стоимость бренда не оказывает значимого влияния на капитализацию компании, что может быть связано с меньшим количеством наблюдений для 2013 года.

Таблица 10 Результаты оценивания регрессий для 2013 года

	(5)	(6)
	OLS	OLS
VARIABLES	lnebitda	lncap
constant	-1.095576	-0.756307
	(0.4049)	(0.8273)
lnbrval	0.251745**	0.244899
	(0.0120)	(0.2201)
size	0.777080***	1.005722**
	(0.0000)	(0.0157)
ind	0.134984	0.584453
	(0.6395)	(0.3621)
lnadv	-0.021118	-0.216444
	(0.8497)	(0.6406)
Observations	21	20
R-squared	0.759979	0.488648

** - коэффициент значим на уровне значимости 5%, *** - на уровне значимости 1%

Кроме того, существует положительная значимая взаимосвязь между размером компании и ее финансовыми показателями (рыночной капитализацией и EBITDA), что может быть объяснено тем, что у более крупных компаний более высокие значения вышеуказанных индикаторов. Однако влияние прочих показателей оказалось не значимым, что может быть также связано с более низким количеством наблюдений для данного года.

Результаты оценивания регрессий для 2017 года представлены в таблице 11, и они свидетельствуют о том, что на данных 2017 года обе выдвинутые гипотезы подтвердились. Так, например, результаты оценивания регрессии 7 свидетельствуют о том, что стоимость бренда оказывает положительное влияние на один из важнейших показателей компании, а именно EBITDA. Данные выводы согласуются с заключениями предыдущих исследователей (Kalicanin and Veljkovic, 2015). Кроме того, в 2017 году эта взаимосвязь была более сильной, чем в 2013, что может свидетельствовать о том, что российские компании стали больше внимания уделять развитию своих брендов, а также в целом об увеличении роли бренда в российских компаниях. Для компаний это может означать усиление потребности в развитии своего бренда в настоящее время. На данных 2017 года было также обнаружено значимое положительное влияние стоимости бренда на рыночную капитализацию компании - это свидетельствует о том, что в настоящее время (так как 2017 год является наиболее свежими данными из доступных) вложения в бренд способны увеличить рыночную капитализацию компании, что сигнализирует о положительной тенденции развития фирмы для заинтересованных лиц и, в частности, потенциальных инвесторов.

Также стоит отметить отрицательный коэффициент перед дамми-переменной индустрии в обеих регрессиях, что свидетельствует о более низких финансовых показателях для компаний, которые являются B2C, и подчеркивает сырьевую направленность развития экономики Российской Федерации - так как в категорию B2C не входили компании нефтегазового сектора. Более того, значимое положительное значение коэффициента наблюдается у переменной размера компании лишь в регрессии 7, где зависимой переменной является прибыль до выплаты налогов, процентов и амортизации, что может быть связано с особенностью данной контрольной переменной. В этом исследовании данная переменная была задана посредством взятия натурального логарифма выручки компании аналогично предыдущим работам в данном области (Wang and Sengupta, 2016), однако показатель выручки имеет высокую степень взаимосвязи с EBITDA в связи с особенностью вычисления данного индикатора.

Таблица 11 Результаты оценивания регрессий для 2017 года

	(7)	(8)
	OLS	OLS
VARIABLES	lnebitda	lncap
constant	-3.311587***	-1.232063
	(0.0038)	(0.4527)
lnbrval	0.439641**	0.826282**
	(0.0180)	(0.0284)
size	0.683247***	0.233294
	(0.0019)	(0.4803)
ind	-1.024000***	-1.034090***
	(0.0000)	(0.0060)
lnadv	0.125813	0.235058
	(0.3256)	(0.2930)
Observations	43	38
R-squared	0.824135	0.682103

** - коэффициент значим на уровне значимости 5%, *** - на уровне значимости 1%

Таким образом, в результате построения соответствующих экономических моделей и оценки релевантных регрессий были подтверждены гипотезы о том, что стоимость бренда оказывает положительное влияние на финансовые показатели - а, в частности, на рыночную капитализацию и прибыль до вычета налогов, процентов и амортизации. Тем не менее, первая гипотеза подтвердилась лишь на общей модели и модели для 2017 года, что может быть связано с более низким количеством наблюдений в 2010 и 2013 году. Кроме того, стоит отметить, что на данной выборке была выявлена сырьевая направленность российской экономики - так как у компаний, не относящихся к B2C более высокие финансовые показатели, к которым относятся компании нефтегазового сектора - Газпром, Лукойл и Роснефть. Также было выявлено негативное влияние экономической ситуации 2014 года (санкций) на финансовые показатели компаний.

Однако, в построенных моделях существует проблема эндогенности переменных, поскольку также существует влияние финансовых показателей на стоимость бренда, что связано с особенностью вычисления его стоимости (методологией компаний Interbrand и BrandFinance, которые были использованы в качестве источника данных). Данная проблема приводит к завышенным оценкам.



Заключение

Таким образом, в результате выполнения исследования была достигнута его цель - было исследовано влияния бренда на финансовое состояние компании. В частности, были подтверждены гипотезы о значимом положительном влиянии стоимости бренда на такие финансовые показатели как прибыль до вычета налогов, процентов и амортизации, а также рыночная капитализация компании. Кроме того, были обнаружены страновые особенности российских компаний - более высокие финансовые показатели у компаний нефтегазового сектора, так как экономика Российской Федерации имеет сырьевую направленность. Однако данные результаты нельзя распространить на генеральную совокупность, так как выборка не была случайной (были использованы стоимости самых дорогих брендов). Тем не менее, на мой взгляд, данные выводы можно распространить на самые дорогие бренды. Именно крупные компании, которым принадлежат соответствующие торговые марки, заинтересованы в более эффективном управлении своим брендом, что делает подобные исследования более актуальными для них.

Результаты данной работы являются ценными, поскольку по данному вопросу не было проведено исследований при использовании данных российских компаний. Кроме того, было выявлено значимое положительное влияние стоимости бренда на рыночную капитализацию компании, которое стало более значимым со временем (с 2010 по 2017 года). Наличие значимого влияния бренда на такие финансовые показатели как рыночная капитализация и EBITDA свидетельствуют о потенциальной долгосрочной окупаемости стоимости бренда. Вышеописанное подтверждает важность и необходимость вложения в торговую марку компании, поскольку это может привести к улучшению финансового состояния фирмы, что, в свою очередь, привлечет дополнительные инвестиции и средства в компанию и приведет к ее развитию. Полученные результаты также могут быть использованы топ-менеджерами и бренд менеджерами российских компаний для обоснования финансового возврата от данного типа инвестиций.

Основными ограничениями данной работы является использование данных по российским компаниям, а также временной период - в исследовании были использованы данные лишь за 2010, 2013 и 2017 год. Кроме того, методология измерения стоимости бренда является различной для 2017 и 2010 и 2013 годов, так как было выполнено разными компаниями (BrandFinance и Interbrand). В модели также существует проблема эндогенности, которая приводит к завышенным оценкам. Однако борьба с данной проблемой не представляется возможным на данном этапе, поскольку для применения одного из методов - двухшагового метода наименьших квадратов - недостаточно данных (необходимы данные о стоимости бренда с лагом, то есть за предыдущий год).

Данные ограничения можно было бы решить, оценив стоимость бренда при помощи финансовых показателей компании. Тем не менее, данный подход к оценке стоимости бренда не учитывает один из наиболее важных аспектов бренда - восприятие и оценка бренда потребителем. Если же вышеуказанный фактор будет также включен в стоимость бренда, и будут опрошены случайные потребители, то эти данные можно использовать с целью улучшения данной работы.

Кроме того, возможно исследование влияния стоимости бренда не только на финансовое состояние российских компаний, но и на финансовые индикаторы фирм других стран, сравнительный анализ и выявление страновых особенностей. Так, например, в данном исследовании были выявлены особенности российских компаний - в определенных индустриях более высокие финансовые показатели (более высокая степень развития этих компаний). Подобного эффекта не было обнаружено в более ранних статьях. В качестве дальнейшего направления развития исследования возможно сравнение влияния стоимости бренда на финансовые показатели компаний в различных странах. Также возможно усовершенствование моделей - в частности, изучение влияния бренда на другие финансовые показатели - исследованные ранее: приток и отток капитала, кредитный спред, изменчивость будущих денежных потоков и доля рынка, а также те индикаторы, которые еще не были использованы предшествующими авторами. В случае, если удастся осуществить собственную оценку стоимости бренда, то возможна борьба с эндогенностью переменных.



Список использованных источников

Специальная литература

1. Власова Е. И. Факторы управления конкурентоспособностью бренда // Маркетинг и маркетинговые исследования. 2004. № 5(53). С. 8-13.

2. Дойль, П. Стратегии бренда, основанные на ценности бренда для акционеров // Маркетинг и маркетинговые исследования. 2007. № 1(67) С. 38-48.

3. Зотов В. В. Показатели эффективности управления брендом в ценностно-ориентированной модели бренд-менеджмента // маркетинг и маркетинговые исследования. 2005. № 6(60). С. 20-26.

4. Кусраева О. А. Особенности брендинга российских компаний агропромышленного комплекса // Маркетинг и маркетинговые исследования. 2017. № 1(127). С. 34-47.

5. Скоробогатых И. И., Тарасенко Э. В., Широченская И. П. Влияние экономико-политической нестабильности на поведение и лояльность потребителей товаров класса люкс в России // Маркетинг и маркетинговые исследования. 2015. № 3(117). С. 164-173.

6. Ailawadi K., Kusum L., Lehmann D., Scott A. Revenue Premium as an Outcome Measure of Brand Equity // Journal of Marketing. 2003. № 67(10). P. 1-17.

7. Angulo-Ruiz F., Donthu N., Prior D., Rialp J. The financial contribution of customer-oriented marketing capability // Journal of the Academy of Marketing Science. 2014. № 42(4). P. 380-399. https://doi.org/10.1007/s11747-013-0353-6

8. Anicic J., Majstorovic A., Petrovic V., Anicic D. Brand impact on the company's financial performance // Journal of Process Management. 2016. № 4(1). Retrieved from http://www.japmnt.com

9. Bennett P. Dictionary of Marketing Terms, 2d ed. Chicago: American Marketing Association. 1995

10. Berman S., Wicks A., Kotha S., Jones T. Does stakeholder orientation matter? The relationship between stakeholder management models and firm financial performance // Academy of Management Journal. 1999. № 42(5). P. 488-506.

11. Choi J., Wang H. Stakeholder relations and the persistence of corporate financial performance // Strategic Management Journal. 2009. № 907. P. 895-907.

12. Chu S., Keh H. Brand value creation: Analysis of the Interbrand-business week brand value rankings // Marketing Letters. 2006. № 17(4). P. 323-331.

13. Dacin P., Smith D. The Effect of Brand Portfolio Characteristics on Consumer Evaluations of Brand Extensions // Journal of Marketing Research. 1994. № 31. P. 229-42.

14. Davidson S., Scott A. When Trademarks, Trade Names, and Brands Get Valued // CA Magazine. 2004. № 137(7). P. 36-38.

15. Dechow P., Kothari S., Watts R. The Relation Between Earnings and Cash Flows // Journal of Accounting and Economics. 1998. № 25(2). P. 133-68.

16. Doyle P. Value-Based Marketing: Marketing Strategies for Corporate Growth and Shareholder Value // Chichester: John Wiley & Sons, Ltd. 2000.

17. Erdem T., Swait J. Brand Equity as a Signaling Phenomenon // Journal of Consumer Psychology. 1998. № 7(2). P. 131-57.

18. Feng H., Morgan N., Rego L. Marketing department power and firm performance // Journal of Marketing. 2015. № 79(5). P. 1-20.

19. Fischer M., Himmer A. The financial brand value chain: How brand investments contribute to the financial health of firms // International Journal of Research in Marketing. 2017. № 34(1). P. 137-153.

20. Gromark J., Melin F. The underlying dimensions of brand orientation and its impact on financial performance // Journal of Brand Management. 2011. № 18(6). P. 394-410.

21. Gruca T., Rego L. Customer Satisfaction, Cash Flow, and Shareholder Value // Journal of Marketing. 2005. № 69(7). P. 115-130.

22. Harter G., Koster A., Peterson M., Stomberg M. Managing Brands for Value Creation. 2005.

23. Henderson P., Cote J. Guidelines for Selecting and Modifying Logos // Journal of Marketing. 1998. № 62 (April). P. 14-30.

24. Herrmann A., Henneberg S., Landwehr J. Squaring customer demands, brand strength, and production requirements: A case example of an integrated product and branding strategy // Total Quality Management. 2010. № 21(10). P. 1017-1031.

25. Hull C., Rothenberg S. Firm performance: the interactions of corporate social performance with innovation and industry differentiation // Strategic Management Journal. 2008. № 29(7). P. 781-789.

26. Ismail B., Choi K. Determinants of Time Series Properties of Earnings and Cash Flows // Review of Financial Economics. 1996. № 5(2). P. 131-45.

27. Kalicanin D., Veljkovic S., Bogetic Z. Brand orientation and financial performance nexus // Industrija. 2015. № 43(1). P. 155-173.

28. Keller K. Conceptualizing, Measuring, and Managing Customer-Based Brand Equity // Journal of Marketing. 1993. № 57(1). P. 1-22.

29. Keller K., Lehmann D. Brands and Branding: Research Findings and Future Priorities // Marketing Science. 2006. № 25(6). P. 740-59.

30. Kerin R., Sethuraman R. Exploring the brand value - shareholder value nexus for consumer goods companies // Journal of the Academy of Marketing Science. № 26(4). P. 260-273.

31. Knowles J. Value-based brand measurement and management // Interactive Marketing. 2003. № 5. P. 40-50.

32. Krasnikov, A., Mishra, S., Orozco, D. Evaluating the Financial Impact of Branding Using Trademarks: A Framework and Empirical Evidence // Journal of Marketing. 2009. № 73(6). P.154-166.

33. Lindenberg E., Stephen A. Tobin's Q ratio and industrial organization // Journal of Business. 1981. № 54. P. 1-32.

34. Madden T., Fehle F., Fournier S. Brands Matter: An Empirical Demonstration of the Creation of Shareholder Value Through Branding // Journal of the Academy of Marketing Science. 2006. № 34(2). P. 224-235.

35. Mizik N. Assessing the total financial performance impact of brand equity with limited time-series data // Journal of Marketing Research. 2014. № 51. P. 691-706.

36. Morgan N., Slotergaaf R., Vorhies, D. Linking marketing capabilities with profit growth // International Journal of Research in Marketing. 2009. № 26(4). P. 284-293.

37. Pechmann C., Ratneshwar S. The Use of Comparative Advertising for Brand Positioning: Association Versus Differentiation // Journal of Consumer Research. 1991. № 18(2). P. 145-60.

38. Pham M., Muthukrishnan A. Search and Alignment in Judgment Revision: Implications for Brand Positioning // Journal of Marketing Research. 2002. № 39 (February). P. 18-30.

39. Pullig C., Netemeyer R., Biswas A. Attitude Bias, Confidence, and Challenge Alignment: A Case of Negative Brand Publicity // Journal of the Academy of Marketing Science. 2006. № 34(4). P. 528-42.

40. Rao V., Agarwal M., Dahlhoff D. How Is Manifest Branding Strategy Related to the Intangible Value of a Corporation? // Journal of Marketing. 2004. № 68(10). P. 126-141.

41. Rappaport A. Creating Shareholder Value // New York: The Free Press. 1986.

42. Saeidi S., Sofian S., Saeidi P., Saeidi S., Saaeidi S. How does corporate social responsibility contribute to firm financial performance? The mediating role of competitive advantage, reputation and customer satisfaction // Journal of Business Research. 2015. № 68(2). P. 341-350.

43. Servaes H., Tamayo A. The impact of corporate social responsibility on firm value: The role of customer awareness // Management Science. 2013. № 59(5). P. 1045-1061

44. Slotegraaf R., Pauwels K. The Impact of Brand Equity and Innovation on the Long-Term Effectiveness of Promotions // Journal of Marketing Research. 2008. № 45. P. 293-306.

45. Srinivasan S., Hanssens D. Marketing and firm value: metrics, methods, findings and future directions // Journal of Marketing Research. 2009. № 46(3). P. 293-312.

46. Srinivasan V., Park C., Chang D. An Approach to the Measurement, Analysis, and Prediction of Brand Equity and Its Sources // Management Science. 2005. № 51(9). P. 1433-48.

47. Veljkovic S., Kalicanin D. Improving business performance through brand management practice // Economic Annals. 2016. № 61(208). P. 137-167.

48. Wang H., Sengupta S. Stakeholder relationships, brand equity, firm performance: A resource-based perspective // Journal of Business Research. 2016. № 69(12). P. 5561-5568.

49. Wong H., Merrilees B. The performance benefits of being brand-orientated // Journal of Product & Brand Management. 2008. № 17(6). P. 372-383.

Размещено на Allbest.ru

...