Оценка справедливой стоимости компании и её влияние на ценообразование на фондовом рынке



5. Построение модели и полученные результаты

При построении модели мы наблюдаем некоторые неприятные особенности, связанные с недостатком информации на отечественном рынке.

А именно:

· Для компании ГМК присутствуют только полугодовые отчетности

· В сфере телекомов по компании МГТС присутствуют только 3 отчета: за второй, третий и четвертый квартал 2017 года

· По компании МТС так же присутствуют финансовые релизы, но в них недостаточно данных для получения необходимых нам расчетов

В связи с указанными факторами я решил исключить телекоммуникационные компании из выборки, и в этом случае можно не рассчитывать на работоспособность данной модели в указанном секторе.

В случае с ГМК я воспользовался усреднением значений для выпадающих кварталов, что считаю достаточно логичным и обоснованным.

Что касается полученных мной результатов, то у меня получились следующие выводы:

5.1 Результаты общей модели

Проведя анализ данных я получил следующее уравнение для всех исследуемых компаний:

Где:

Y - дельта

- относительный размер компании

- ликвидность компании

- коэффициент долг/размер

- темп роста выручки

- дивидендная доходность

- случайная ошибка

Значение коэффициента множественной корреляции равно 0,5416, что сообщает нам о довольно спорной тесноте связи между факторами в данном случае. Коэффициент детерминации, он же R квадрат имеет значение в 0,2933 , что показывает предсказывательную способность данной модели на уровне ниже 30%.

Полученные результаты для общего случая неудовлетворительны ни с точки зрение точных наук, ни для практической деятельности, поэтому в данном виде модель нежизнеспособна.

Данные результаты могут быть вызваны несколькими различными обстоятельствами:

Неприменимость данных факторов к значительной части выборки, что связанно с большим влиянием других, не учтенных в этом подходе факторов, которые в большей степени влияют на оценку дельты (как будет показано в дальнейшем, это справедливое замечание в большей степени относиться к акциям энергетического сектора)

5.2 Результаты модели для нефтегазового сектора

Проведя анализ данных я получил следующее уравнение для всех исследуемых компаний:

Где:

Y - дельта

- относительный размер компании

- ликвидность компании

- коэффициент долг/размер

- темп роста выручки

- дивидендная доходность

- случайная ошибка

Значение коэффициента множественной корреляции равно 0,7525 , что сообщает нам о достаточной тесноте связи между факторами в данном случае. Коэффициент детерминации, он же R квадрат имеет значение в 0,5631 , что показывает предсказывательную способность данной модели на уровне выше 56%.

Здесь можно заметить уже более интересные и практичные результаты, показываемые данной моделью. Связь между факторами больше, чем для общего случая, а предсказательная способность модели работает в 56% случаев. Должен признать, что опять же с точки зрения точных наук модель не жизнеспособна, однако для практического применения возможно её использование в качестве дополнительного аргумента. Разумеется строить свои предположения на данной основе не рекомендуется, но если использовать другие модели и посмотреть подтверждение в этой, то можно получить дополнительный ориентир малого значения.

5.3 Результаты модели для металлургического сектора

Проведя анализ данных я получил следующее уравнение для всех исследуемых компаний:

Где:

Y - дельта

- относительный размер компании

- ликвидность компании

- коэффициент долг/размер

- темп роста выручки

- дивидендная доходность

- случайная ошибка

Значение коэффициента множественной корреляции равно 0,9179 , что сообщает нам о хорошей тесноте связи между факторами в данном случае. Коэффициент детерминации, он же R квадрат имеет значение в 0,8426 , что показывает предсказывательную способность данной модели на уровне выше 84%.

В данном случае результат с практической точки зрения является достаточно хорошим. Предсказательная способность в данном случае говорит нам о возможности положиться на данную модель в 84% случаев и показывает, что выбранные нами данные имеют хорошую объясняющую способность.

5.4 Результаты модели для электроэнергетического сектора

Проведя анализ данных я получил следующее уравнение для всех исследуемых компаний:

Где:

Y - дельта

- относительный размер компании

- ликвидность компании

- коэффициент долг/размер

- темп роста выручки

- дивидендная доходность

- случайная ошибка

Значение коэффициента множественной корреляции равно 0,2502, что сообщает нам о слабой тесноте связи между факторами в данном случае. Коэффициент детерминации, он же R квадрат имеет значение в 0,0626, что показывает предсказывательную способность данной модели на уровне ниже 10%.

В данном случае построенная нами модель не выдерживает никакой критики. Мы получили результат показывающий, что в данной комбинации факторы модели совсем не описывают разницу между текущей и справедливой оценкой.

Обсуждение

Разумеется, что для каждой полноценной работы будет просто необходимо рассмотреть альтернативные подходы, которые могут быть использованы в дальнейшем для преображения и развития данного исследования.

Если рассматривать сугубо практический подход, то на практике при выборе компании, управляющие, прежде всего, смотрят на общую оценку перспективы развития бизнеса. Здесь важна не только общая картина, которую можно понять, изучив отчетность, финансовые показатели компаний и результаты операционной деятельности, но так же и отношение основных акционеров к собственному бизнесу, то какие перспективы они видят для развития своих компаний, как стимулируют людей работающих в компании и разумно ли они распределяют ресурсы. Ведь в случае государственных компаний мы много раз сталкиваемся с выполнением грандиозных инвест-проектов, долговой политики компании и так же политики пренебрежением интересами акционеров, отталкивающим от инвестиций в данную компанию по предпочтительному признаку. Их моей практики я могу сказать, Что помимо общего изучения рыночных условий, мультипликаторов, финансовых и операционных показателей, на рыночную стоимость так же влияют ожидания от будущего компании. По этой причине некоторые широко известные публичные компании , например Tesla (сравнение не совсем корректно, но за отсутствием компаний подобного рода на отечественном рынке считаю уместным), не смотря на отсутствие прибыли, но при наличии захватывающей истории компании торгуется с такими показателями, о которых многие компании могут только мечтать. Так же недавно я видел сравнение капитализации компании, производящей компьютерные игры и онлайн-приложения (Activizion Blizzard), которая имеет такую же капитализацию как отечественное «национальное достояние» (55 млрд. $).

В контексте данного подхода, на мой взгляд, уместно говорить и сравнивать компании не между собой, а в определенном узком географическом и отраслевом сегменте, поскольку если мы будем смотреть на общую картину по рынку то получим совершенно гигантские разрывы в оценках их стоимости и будет очень сложно объяснить данные различия, выбрав определенный набор переменных.

На наш взгляд, самым интересным на практике является постоянная изменчивость условий, что может вызывать существенные цепные реакции и приводить к разрушению опробованной модели. Наблюдение за подобным процессом всегда очень интересно в наблюдении, поскольку при разрушении модели начало изменения условий может начинаться даже из отрасли очень отдаленно связанной с объектами изучения, но при сильной динамике будет изменять общий взгляд участников рынка на текущие процессы и оценку стоимости компаний. Причем зачастую переоценка рыночной стоимости активов будет осуществляться намного резче и быстрее, чем изменение справедливой оценки, что связанно с запаздыванием набора данных.

Справедливо будет отметить, что на наш взгляд, на рынок так же влияют многочисленные внешние условия:

· Стоимость заимствований на международных рынках и денежно-кредитная политика развитых стран с международным присутствием и разветвленной и многоотраслевой структурой экономик данных стран

· Стоимость заимствований на внутреннем рынке, а так же стран наиболее тесно связанных с исследуемой экономикой

· Макроэкономические параметры стран, относительно чьих экономик проводится исследование

· Международная политическая ситуация

· Ограничения и пошлины в отношении страны, относительно которой проводится исследование

· Конфликтные ситуации и военные компании, а так же участие в них в качестве 3ей стороны, относительно исследуемой страны

· Положение отраслей, являющихся ключевыми в стране, относительно которой проводится исследование

· Мнение международных институтов о бизнес-среде исследуемой страны

· Рисковые премии страны на участие в плане инвестиций, относительно которой проводится исследование

· Развитие судебной системы и защиты прав собственности в изучаемой стране

· Уровень развития и перспективы внутренних финансовых институтов страны, относительно которой проводится исследование

· Перспективы развития компаний исследуемой страны

· Эффективность компаний в плане производства и реализации продукции компаний страны, относительно которой проводится исследование

· Перспективность и востребованность отраслей компаний страны, относительно которой проводится исследование

· Инновационные внедрений и способность компаний подстраиваться под особенности текущего мирового спроса и спроса возникающих инновационных отраслей для основных стран-партнеров исследуемой страны

· Наличие внутренних инвесторов и опорных финансовых институтов, выказывающих интерес к владению долями в бизнесах компаний исследуемой страны

· Акционерная структура и возможность влияния на решения компаний, изучаемых в исследовании страны

Очень большая роль отводится основным мировым тенденциям, поскольку в зависимости от общих условий инвесторы предпочитают приобретать акции компании за совершенно различные цены. В условиях общего процветания и при условии благоприятного положения страны на международной арене, акции компании могут иметь оценку с мультипликаторами, присущими их конкурентам на международной арене. Так же для этого необходимо развитая судебная система и сильное положение исполнительной власти, обеспечивающих права собственности всех заинтересованных участников.

Особое значение так же имеют стоимости заимствований на международных рынках. От этого фактора, по большей части, зависят оценки мультипликаторов компаний, которые присутствуют в текущей рыночной ситуации. В условиях высокой стоимости долга инвесторы предпочитают держать средства в долговых обязательствах, гарантирующих в большей части случаев возвратность средств и доходность. В нестабильные времена этот фактор становиться основным, поскольку инвестирование средств в компании, которые начинают приобретать характеристику «переоцененных» в условиях, когда компании сталкиваются с реалиями сжатия рынка и увеличения стоимости обслуживания их долга при рефинансировании, в особенности если компании обладают значимой долговой нарузкой, может привести не только к получению снижающихся дивидендов, но и к потере вложенных средств при падении стоимости акций. Поскольку данная ситуация отображается в любом случае на сокращении прибыли компаний, это порождает циклический процесс, происходящий следующим образом:

· Повышения стоимости заимствования денежных средств компаниями на открытом рынке

· Повышение бремени обслуживания текущего долга при рефинансировании

· Снижение показателей прибыльности и дивидендных выплат компаниями

· Падение стоимости компаний при распродаже бумаг инвесторами, ориентировавшихся на существовавшие и ожидаемые нормы доходности

· Снижение цен компаний в отрасли, вызванных общей переоценкой мультипликаторов рынка

· Увеличение необходимого обеспечения и залоговой базы, необходимой для рефинансирования текущих долгов

· Повышение стоимости заимствования денежных средств компаниями на открытом рынке

Схема носит упрощенный характер, но является довольно много раз реализованной на практике. В этом же случае, если рассматривать случай повышения рисковых ставок и стоимостей заимствования, то увеличение доходностей долговых обязательств развитых стран усиливает уже обозначенный процесс петлей вывода средств из развивающихся стран. В случае неустойчивого положения страны и высокой долговой нагрузки, возникает еще один неблагоприятный циклический процесс:

· Продажа долговых ценных бумаг исследуемой страны нерезидентами и отток капитала

· Повышения стоимости обслуживания долга страной и необходимость погашения долга в условиях ослабевающей валюты

· Рост рисков неплатежеспособности и увеличение рисковых премий, что опять же ведет увеличению стоимости обслуживания

· Падение доходов страны в валютном выражении, уменьшающее денежный поток необходимый для погашения валютной задолженности

· Увеличение спредов в обслуживании долга для частных компаний из-за увеличения страновых спредов

· Ухудшение показателей компаний, вызванных увеличением стоимости обслуживания долга

· Падение нормы доходности компаний

· Повышение стоимости заимствования денежных средств компаниями на открытом рынке

Следует отметить, что страны, обладающие низкой долговой нагрузкой и попадающие под благоприятные внешние условия, при принадлежности к определенной группе стран (например БРИКС), в случае более удручающего положения других участников группы все-равно будут принимать на себя часть эффекта неблагоприятной конъюнктуры, что называется, «под общую гребенку».

Интересно заметить, что в моменты изменения стоимости залоговых баз и переоценки показателей, сокращение реальных показателей может начинаться раньше. Это вызвано желанием компаний сократить неоправданные в периоды высоких ставок направления и приводит к началу сжатия бизнес-процессов. В моменты сжатия ухудшения фундаментальных показателей частично, на наш взгляд, ожиданиями плохой конъюнктуры. Влияя на макроэкономическую статистику данные процессы вызывают общее замедление отрасли и экономики, которые тоже начинают осуществлять перенос ожиданий в сторону ухудшения.

Данный порочный круг приводит, спустя некоторое время, к сокращению избыточных или чрезмерно дорогих производств, уводит с рынка невостребованные компании и продукты. После периода рецессии, вызванных ранее указанными процессами, мы приходим к точке, в которой остаются наиболее сильные с точки зрения себестоимости и финансового положения компании, имеющие интересные с точки зрения мультипликаторов показатели.

На макроэкономическом уровне мы получаем картину, в которой для активации бизнес-циклов необходимо изменять кредитно-денежную политику, и в этот момент действие подобных закольцованных процессов заканчивается. Поскольку слабые компании вышли из строя, а оставшиеся не предъявляют спроса на дорогостоящие займы, начинает снижаться общая доходность долга. Как только это происходит, становится все труднее находить займы, и их стоимость начинает падать. В этот момент инвесторы понимают, что намечается рост прибыльности активов, таких как акции, поскольку их дивидендная доходность в этот момент торгуется с премией к ставкам займа, и цикл разрушения стоимости заканчивается.

Начинается обратный процесс, когда с низких мультипликаторов и низких показателей прибыли эффективные компании начинают представлять для инвесторов недооцененную ценность.

Данные процессы происходят годами. и именно в процессе созидательного цикла наша работа представляет собой наибольшую ценность. Помогая определить факторы, которые в наибольшей степени положительно влияют на оценку рыночной стоимости акций, мы тем самым даем ориентир инвесторам для фокуса их внимания. Располагая информацией о динамике данных факторов, инвесторы смогут включать в свои портфели самые перспективные акции и чутко отслеживать изменения в компаниях, помогающих им ребалансировать свой портфель в зависимости от их динамики.



Заключение

В данной работе нами было исследовано явление влияния нескольких факторов (размера компании, ликвидности, отношения долга к размеру компании, темпов роста выручки и дивидендной доходности) на оценку разницы между текущей рыночной стоимостью компании и её справедливой оценкой по методу DCF. Основные полученные результаты показывают нам следующие вещи:

· При использовании данных параметров построенная нами модель работает с хорошей степенью точности для компаний металлургической отрасли российских компаний

· При использовании данных параметров построенная нами модель работает чуть более чем в половине случаев для компаний нефтегазового сектора

· При использовании данных параметров построенная нами модель показывает совершенно не работающие результаты для компаний энергетического сектора

· При использовании данных параметров построенная нами модель для общей картины рынка показывает очень слабые результаты, что так же делает её не работоспособной в условиях реального фондового рынка

Следует отметить, что соответствие и работоспособность исследованных нами факторов для металлургической отрасли дает возможность использования данной модели в реальных условиях.

Что касается нефтегазового, энергетического секторов и общей картины рынка, то здесь для нас открывается перспектива продолжения данной работы и исследования других факторов (например влияния государственного участия, отношения инвестиционной программы к свободному денежному потоку, темпа роста прибыли, участия основных менеджеров/акционеров в капитале компании и т.д.).

Так же мы должны отметить, что на продолжение данной работы сильное влияние будет оказывать прогресс в области публичного раскрытия информации со стороны компаний и ведение отчетности в соответствие с признанными мировыми стандартами, поскольку мы вынуждены констатировать наблюдаемую нами проблему поиска актуальной и необходимой информации не только в специализированных базах данных, но и даже на сайтах самих компаний. Некоторая найденная нами информация не имела стандартизированной формы, что так же приводило к трудностям с её извлечением и дальнейшим использованием в работе.

Развитие исследований в данном направлении может помочь понять, какие именно факторы необходимо рассматривать для нефтегазовой и энергетической отраслей, а так же может поставить вопросы перед акционерами и менеджерами, как именно можно увеличить капитализацию подконтрольных их компаний.



Список литературы

1. Меньшиков Сергей Михайлович, Модельные расчеты справедливых цен акций российских компаний на основе DCF и проверка их корректности «Управление корпоративными финансами» 2014 г сс. 94 - 113

2. Aswath Damodaran. Сorporate Finance. Theory and practice. New Jersey: Wiley, 2001. P.1008

3. Aswath Damodaran. Investment Valuation. Tools and Techniques for determining the value of any asset. New Jersey: Wiley, 2012. P.974

4. Aswath Damodaran. Security analysis for investment and corporate finance. New Jersey: Wiley, 2006. P.696

5. CFA Institute. Financial reporting and analysis. Charlottesville: Wiley, 2013. P.611

6. CFA Institute. Corporate Finance and Portfolio Management. Charlottesville: Wiley, 2013. P.412

7. CFA Institute. Equity and Fixed Income. Charlottesville: Wiley, 2013. P.673

8. Joshua Rosenbaum, Joshua Pearl. Investment Banking. New Jersey: Wiley, 2009. P 336

9. Richard. A. Brealey, Stewart C. Myers. Principles of Corporate Finance. New York: McGraw-Hill, 2009. P.875

10. Shannon P. Pratt. Valuing a business. The analysis and appraisal of closely held companies. New York: McGraw-Hill, 2008. P. 1098

62

11. Tim Koller, Marc Goedhart, David Wessels. Valuation. Measuring and managing the value of companies. New Jersey: Wiley, 2010. P840

12. Gordon M.J. (1959) «Dividends, earnings and stock prices» Review of economics and Statistics, vol. 41 № 2 pp.99-105

13. Gordon М.J. (1962). The Investment. Financing and Valuation of the Corporation. Irwin, Homewood. IL.

14. Hamada R.S. (1972). «The effect of the firm's capital structure on the systematic risk of common stocks». The Journal of Finance, Vol. 27, No. 2, pp. 435-452.

15. Jensen M., Meckling W. (1976). «Theory of the firm: managerial behavior, agency costs and ownership structure». Journal of Financial Economics, Vol. 3, pp. 305-360.

16. Modigliani F., Miller M.H. (1961). «Dividend policy, growth, and the valuation of shares». The Journal of Business, Vol. 34, No. 4, pp. 411-433

17. Quote.Ru

18. Shawn C.A. (2012). Is the S&P 500 Index Now a Good Investment?

19. Shiller R.J. (1990). «Speculative prices and popular models». The Journal of Economic Perspectives, Vol. 4, No. 2, pp. 55-65.

20. Thomson One

21. Smartlab - https://smart-lab.ru

22. Сервер раскрытия информации Интерфакс

23. Получение данных о средневзвешенном курсе валют

24. Получение информации об эмитентах

25. Данные по облигациям



Приложение

Данные по нефтегазовому сектору

	Компания	дельта	размер	ликвидность	долг/размер	темп роста выручки	дивидендная доходность
4кв2017	Газпром	-0,22674009	0,814452	0,46	0,477792629	0,071	0,063
	Роснефть	2,371053236	1	0,11	0,544166509	0,206	0,027
	Лукойл	-0,4908532	0,391736	0,46	0,107654592	0,136	0,051
	Новатэк	0,100526563	0,314736	0,27	0,042098139	0,085	0,02
	Татнефть	-0,38410261	0,149083	0,32	0,003971585	0,174	0,059
3кв2017	Газпром	-0,27580046	0,760692	0,46	0,494206814	0,071	0,063
	Роснефть	2,799544212	1	0,11	0,516732778	0,206	0,027
	Лукойл	-0,45811604	0,359403	0,46	0,13659218	0,136	0,051
	Новатэк	0,137476958	0,298357	0,27	0,043951918	0,085	0,02
	Татнефть	-0,45128433	0,117968	0,32	-0,044480393	0,174	0,059
2кв2017	Газпром	-0,17830285	0,794933	0,46	0,466754162	0,071	0,063
	Роснефть	1,635191596	1	0,11	0,445322509	0,206	0,027
	Лукойл	-0,43739841	0,387026	0,46	0,146076259	0,136	0,051
	Новатэк	0,270130255	0,362797	0,27	0,05134539	0,085	0,02
	Татнефть	-0,51836679	0,11248	0,32	-0,052178022	0,174	0,059
1кв2017	Газпром	0,361565752	0,836411	0,46	0,441462898	0,071	0,063
	Роснефть	0,526113627	1	0,11	0,463429354	0,206	0,027
	Лукойл	-0,4525291	0,451036	0,46	0,159719674	0,136	0,051
	Новатэк	0,446354801	0,395259	0,27	0,065883643	0,085	0,02
	Татнефть	-0,55012962	0,109902	0,32	-0,028321792	0,174	0,059
4кв2016	Газпром	0,568814894	0,751998	0,43	0,363449109	0,006	0,052
	Роснефть	0,142979054	1	0,108	0,395194951	-0,031	0,015
	Лукойл	-0,42897112	0,362343	0,49	0,170613281	-0,09	0,057
	Новатэк	-0,2456417	0,299107	0,23	0,079636154	0,131	0,018
	Татнефть	-0,31572932	0,12372	0,32	-0,026258136	0,0495	0,053
3кв2016	Газпром	1,100505512	0,877428	0,43	0,38120277	0,006	0,052
	Роснефть	-0,0809484	1	0,108	0,370297231	-0,031	0,015
	Лукойл	-0,50805758	0,464022	0,49	0,184285317	-0,09	0,057
	Новатэк	-0,06146979	0,390883	0,23	0,088718369	0,131	0,018
	Татнефть	-0,22737952	0,112374	0,32	-0,037052906	0,0495	0,053
2кв2016	Газпром	-0,07957777	0,892691	0,43	0,383837291	0,006	0,052
	Роснефть	0,02716339	1	0,108	0,380051548	-0,031	0,015
	Лукойл	-0,55787671	0,431041	0,49	0,213014277	-0,09	0,057
	Новатэк	-0,053256	0,384536	0,23	0,099575849	0,131	0,018
	Татнефть	-0,06916921	0,11912	0,32	-0,037425902	0,0495	0,053
1кв2016	Газпром	-0,16681309	1	0,43	0,363887093	0,006	0,052
	Роснефть	0,022952944	0,929004	0,108	0,418306984	-0,031	0,015
	Лукойл	-0,57280401	0,410748	0,49	0,239593431	-0,09	0,057
	Новатэк	-0,1363523	0,335264	0,23	0,101170246	0,131	0,018
	Татнефть	-0,00894143	0,124635	0,32	-0,017679767	0,0495	0,053

ВЫВОД ИТОГОВ
Регрессионная статистика
Множественный R	0,752541
R-квадрат	0,566318
Нормированный R-квадрат	0,502541
Стандартная ошибка	0,523988
Наблюдения	40
	Коэффициенты
Y-пересечение	0,220519
Переменная X 1	-0,39147
Переменная X 2	-2,00303
Переменная X 3	2,597411
Переменная X 4	2,425562
Переменная X 5	-0,9802

Данные по металлургическому сектору

	Компания	дельта	размер	ликвидность	долг/размер	темп роста выручки	дивидендная доходность
4кв2017	НЛМК	-0,2608957	0,464313987	0,16	0,144225472	0,16	0,086
	ММК	-0,4816541	0,216350684	0,157	-0,001721632	0,1365	0,059
	ГМК	0,68276247	1	0,38	0,218191251	-0,021	0,878
	СевСт	-0,4108571	0,369185516	0,2	0,07653329	0,1668	0,111
	Алроса	-0,3004067	0,326392074	0,34	0,086567611	-0,1315	0,0687
3кв2017	НЛМК	-0,2182632	0,50806899	0,16	0,152615377	0,16	0,086
	ММК	-0,4416254	0,251265164	0,157	-0,014990556	0,1365	0,059
	ГМК	0,56469995	1	0,38	0,209275026	-0,021	0,878
	СевСт	-0,371275	0,40887105	0,2	0,053522156	0,1668	0,111
	Алроса	-0,3453586	0,366481806	0,34	0,127566859	-0,1315	0,0687
2кв2017	НЛМК	-0,2128085	0,5261903	0,16	0,174988394	0,16	0,086
	ММК	-0,5884285	0,241889701	0,127	0,035067636	0,1365	0,059
	ГМК	0,42984074	1	0,38	0,2003588	-0,021	0,878
	СевСт	-0,286986	0,435301475	0,2	0,05977503	0,1668	0,111
	Алроса	-0,3794697	0,456199245	0,34	0,060727021	-0,1315	0,0687
1кв2017	НЛМК	-0,216856	0,473347472	0,16	0,178217622	0,16	0,086
	ММК	-0,5410006	0,244898953	0,127	0,040806327	0,1365	0,059
	ГМК	0,17666832	1	0,38	0,176160486	-0,021	0,878
	СевСт	-0,2437822	0,417958525	0,2	0,063652542	0,1668	0,111
	Алроса	-0,4024363	0,417958525	0,34	0,079671456	-0,1315	0,0687
4кв2016	НЛМК	-0,1205609	0,44267168	0,145	0,17582878	0,043	0,08
	ММК	-0,6199852	0,203974461	0,127	0,035172293	0,073	0,059
	ГМК	0,03114047	1	0,33	0,151962171	0,0844	0,088
	СевСт	-0,1112708	0,449254893	0,18	0,064960188	0,2416	0,087
	Алроса	-0,4709954	0,439116677	0,34	0,134947028	0,4125	0,092
3кв2016	НЛМК	-0,1978	0,362727574	0,145	0,228248639	0,043	0,08
	ММК	-0,6058125	0,19166424	0,127	0,062282088	0,073	0,059
	ГМК	-0,0329392	1	0,33	0,169559812	0,0844	0,088
	СевСт	-0,1725005	0,391894367	0,18	0,088780847	0,2416	0,087
	Алроса	-0,5222628	0,43711518	0,34	0,178383788	0,4125	0,092
2кв2016	НЛМК	-0,0568295	0,387619456	0,145	0,22812128	0,043	0,08
	ММК	-0,5855282	0,20390424	0,127	0,20891585	0,073	0,059
	ГМК	-0,0992829	1	0,33	0,187157454	0,0844	0,088
	СевСт	-0,2828331	0,375153881	0,18	0,053975993	0,2416	0,087
	Алроса	-0,6361494	0,385968283	0,34	0,20485096	0,4125	0,092
1кв2016	НЛМК	-0,1767759	0,38891717	0,145	0,227360099	0,043	0,08
	ММК	-0,6150996	0,20926806	0,127	0,292141682	0,073	0,059
	ГМК	-0,0992829	1	0,33	0,187157454	0,0844	0,088
	СевСт	-0,3695556	0,400442685	0,18	0,099426607	0,2416	0,087
	Алроса	-0,4387877	0,38716211	0,34	0,20375634	0,4125	0,092

...

ВЫВОД ИТОГОВ
Регрессионная статистика
Множественный R	0,917972511
R-квадрат	0,84267353
Нормированный R-квадрат	0,819537285
Стандартная ошибка	0,130071006
Наблюдения	40
	Коэффициенты
Y-пересечение	-0,522001336
Переменная X 1	0,72485581
Переменная X 2	-0,735766403

Подобные документы

• Управление акционерной стоимостью компании на примере НК "Альянс"

  Актуальность мониторинга стоимости акционерного капитала, способы его увеличения. Интегральный алгоритм расчета стоимости акций. Прогнозирование доходов и расходов НК "Альянс". Исследование динамики денежных потоков компании и ее справедливой стоимости.
  
  контрольная работа [413,5 K], добавлен 06.12.2013
  

• Исторический обзор развития концепции справедливой стоимости

  "Справедливая цена" как базовая категория средневековых экономических учений древних греков и римлян. Рассмотрение понятия справедливой стоимости как компонента методов оценки активов и обязательств, перечисленных в концепциях фактической стоимости.
  
  курсовая работа [56,8 K], добавлен 17.12.2014
  

• Анализ стоимостей групп компаний финансового сектора консорциума "Альфа Групп"

  Сущность управления, основанного на стоимости. Управление фундаментальной ценностью. Формирование стоимости компаний финансового сектора. Прогнозирование деятельности, оценка затрат на капитал. Оценка продленной стоимости и расчет стоимости компании.
  
  дипломная работа [3,4 M], добавлен 30.01.2016
  

• Оценка рыночной стоимости одной обыкновенной акции ОАО "Ростовский хлебозавод №1"

  Последовательность определения стоимости объекта оценки. Оценка собственного капитала предприятия доходным, затратным и сравнительным методами, составление прогнозов денежных потоков и расчет ставки дисконтирования по модели капитальных активов.
  
  курсовая работа [907,3 K], добавлен 19.06.2011
  

• Оценка стоимости компании

  Сущность, цели, задачи и методы проведения оценки стоимости компании. Источники информации и субъекты оценки. Методика и основные теории оценки стоимости компании. Метод дисконтирования будущих доходов. Потребительская и рыночная (меновая) стоимость.
  
  курсовая работа [103,5 K], добавлен 01.12.2014
  

• Оценка эффективности инвестиционного проекта

  Разработка плана движения денежных средств по реализации инвестиционного проекта по расширению производства. Определение динамических показателей экономической эффективности совокупных инвестиционных затрат проекта. Расчет справедливой стоимости акции.
  
  контрольная работа [27,2 K], добавлен 07.04.2015
  

• Определение рыночной стоимости и оценка предприятия на аукционе ОАО "Заря"

  Анализ текущей экономической ситуации в Иванове и Ивановской области. Финансово-экономический анализ предприятия ОАО "Заря". Подходы к оценке рыночной стоимости акций и причины их выбора. Алгоритм применения метода дисконтирования денежных потоков.
  
  дипломная работа [85,7 K], добавлен 14.07.2011
  

• Оценка рыночной стоимости 100% пакета акций ОАО "Вертикаль"

  Теоретическое изучение основных методов оценки стоимости бизнеса и подходов компаний к оценке стоимости акций. Выявление и анализ особенностей оценки стоимости обыкновенных акций. Проведение оценки рыночной стоимости 100% пакета акций ОАО "Вертикаль".
  
  дипломная работа [322,7 K], добавлен 04.08.2012
  

• Инвестиционная деятельность как способ увеличения стоимости компании

  Максимизация стоимости компании: внутренние и внешние рычаги влияния. Стоимостной анализ и управление стоимостью в российских компаниях. Максимизация стоимости компании на примере компании "Газпром". Инвестиционные рычаги создания стоимости компании.
  
  дипломная работа [1,6 M], добавлен 02.11.2011
  

• Оценка стоимости компании ОАО "АК "Транснефть"

  Понятие, цели и принципы оценки стоимости компании, существующие подходы: затратный, доходный и сравнительный. Финансово-экономический анализ и расчет ретроспективных денежных потоков исследуемой компании, порядок проведения оценки ее стоимости.
  
  дипломная работа [90,0 K], добавлен 17.12.2014
  

• Направления повышения стоимости предприятия

  Финансовые инструменты создания стоимости и финансовая модель анализа компании. Оценка рыночной стоимости предприятия и использование ее результатов для повышения эффективности бизнеса. Повышение стоимости предприятия при помощи ликвидационной стоимости.
  
  курсовая работа [852,9 K], добавлен 12.01.2016
  

• Оценка стоимости капитала компании ОАО "КамАЗ"

  Факторы, влияющие на стоимость капитала. Методы оценки стоимости капитала компании. Краткая финансово-экономическая характеристика компании ОАО "КамАЗ". Расчет рыночной стоимости собственного капитала корпорации. Кардинальная технологическая модернизация.
  
  курсовая работа [238,8 K], добавлен 11.03.2015
  

• Детерминанты стоимости компании

  Понятие детерминанты стоимости и ее место в финансовых структурах предприятия. Характеристика данного явления в работах экономистов. Потоки денежных средств. Показатели роста количества и качества стоимости компании. Формирование структуры капитала.
  
  курсовая работа [126,5 K], добавлен 10.01.2017
  

• Оценка стоимости компании в рамках доходного подхода

  Анализ рынка производства чугуна и стали. Анализ финансового состояния компании. Оценка денежного потока предприятия и его остаточной стоимости. Расчёт ожидаемой доходности актива с помощью модели САРМ, расчёт средневзвешенной стоимости капитала.
  
  курсовая работа [571,9 K], добавлен 22.01.2015
  

• Оценка стоимости акций

  Основные методы оценки стоимости обыкновенных акций: номинальный, рыночный, балансовый, ликвидационный, инвестиционный. Оценка стоимости привилегированных акций, прогнозирование денежных потоков, определение ставки дисконтирования, стоимость облигаций.
  
  реферат [231,4 K], добавлен 03.03.2010
  

• Кумулятивные методы обоснования ставки дисконтирования

  Значение ставки дисконта (стоимости привлечения капитала) в методе дисконтирования денежного потока. Формула расчета ставки дисконтирования. Определение и расчет кумулятивного метода построения ставки дисконтирования, особенности его применения.
  
  реферат [41,3 K], добавлен 21.04.2012
  

• Оценка портфеля компании нефтеперерабатывающей отрасли

  Анализ целей и характеристика основных задач оценочной деятельности в отношении бизнеса как процесса расчета и обоснования стоимости предприятия. Оценка, определение и согласование рыночной стоимости закрытой компании в нефтеперерабатывающей отрасли.
  
  контрольная работа [1,3 M], добавлен 29.08.2011
  

• Оценка и управление кредиторской задолженностью на примере ОАО Башнефть

  Брэнд как фактор роста стоимости компании. Анализ финансового состояния предприятия. Метод рынка капитала, дисконтирования денежных потоков. Процедура согласования, управление кредиторской задолженностью. Оценка рыночной стоимости современной организации.
  
  курсовая работа [311,6 K], добавлен 04.05.2015
  

• Подходы к оценке бизнеса предприятия: виды и стандарты стоимости

  Понятие и сущность оценочной деятельности: методические основы. Расчет рыночной стоимости бизнеса предприятия. Организационно-экономическая характеристика компании. Анализ системы показателей эффективности финансово-хозяйственной деятельности организации.
  
  дипломная работа [1,1 M], добавлен 22.01.2015
  

• Стоимостно-ориентированное управление компанией на основе экономической добавленной стоимости

  Сущность экономической добавленной стоимости. Формула для расчета экономической добавленной стоимости. Управление факторами, влияющими на стоимость компании. Этапы постановки системы управления стоимостью компании. Мониторинг бизнес-модели компании.
  
  контрольная работа [100,0 K], добавлен 22.01.2015
  

• главная
• рубрики
• по алфавиту
• вернуться в начало страницы
• вернуться к началу текста
• вернуться к подобным работам