Оценка инвестиционной стоимости объектов интеллектуальной собственности в условиях экономики переходного периода

Другим, пятым, методом оценки ставки дисконтирования является модель CAPM. Согласно этой модели, требуемая доходность для любого вида активов представляет собой функцию трёх переменных: безрисковой доходности, средней доходности на рынке ценных бумаг и индекса колеблемости доходности данного финансового актива по отношению к доходности на рынке в среднем.

Поскольку модель CAPM является однофакторной моделью, это означает, что риск является функцией одного фактора - -коэффициента, выражающего зависимость между доходностью ценной бумаги и доходностью рынка.

Модель построена на целом ряде допущений:

основной целью каждого инвестора является максимизация прибыли;

все инвесторы могут давать и брать ссуды неограниченного размера по некой безрисковой процентной ставке;

все инвесторы одинаково оценивают величину ожидаемых значений доходности всех активов;

все активы абсолютно делимы и ликвидны;

не существует трансакционных затрат;

не принимаются во внимание налоги;

все инвесторы принимают цену как экзогенно заданную величину;

количество всех финансовых активов заранее определено и фиксировано;

Как видим, ряд утверждений не соответствует действительности, что является недостатком модели. Это касается, например, пунктов 2, 5 и 6.

Теория CAPM утверждает, что требуемая доходность каждой акции равна безрисковой доходности, сложенной с произведением рыночной премии за риск и -коэффициентом акции. Аналитически эту модель можно выразить формулой ( 26 ):

( 26 ), где

- требуемая инвестором ставка доходности;

- безрисковая ставка дохода;

- доходность рыночного ( диверсифицированного ) портфеля ценных бумаг;

- коэффициент, определяющий чувствительность доходности эмитента к доходности портфеля;

- премия за риск вложений в малые предприятия;

- премия за риск, характерный для отдельной компании ( премия за закрытость компании );

- страновой риск;

В научной литературе довольно подробно изложена методика оценки составляющих формулы ( 26 ), за исключением поправок. Автор диссертации предлагает определять эти поправки следующим образом.

Значение поправки предлагается брать в зависимости от процента распавшихся фирм за 3-5-летний период. Как показано выше, эта величина лежит в пределах 4277% ( см. рис. 14 ), причём отталкиваться следует от безрисковой ставки.

Значение поправки предлагается брать, исходя из следующих соображений. Известно, что скидка за неконтрольный характер пакета акций лежит в пределах 2025%, премия за контрольный пакет - 3040%. Учитывая закрытость компании ( что в некоторой степени равносильно неконтрольному характеру пакета акций ), нижний предел поправки соответствует 2025%-у уровню скидки за неконтрольный характер. Верхний предел поправки коррелирует с величиной поправки , то есть 4277%. В качестве точки отсчёта опять используется безрисковая ставка.

Значение поправки автор диссертации предлагает брать как разницу между доходностью по безрисковому активу в России и доходностью по безрисковому активу в США или другой экономически развитой стране. Так, уровень доходности по валютному депозиту Сбербанка составляет 13,5%, а уровень доходности по государственным облигациям США - 510%, тогда величина поправки составит 3,58,5%.

Отметим, что поправки и определяют в том случае, когда оцениваемый ОИС предполагается использовать на малом предприятии или когда предприятие существует в форме закрытого общества.

Последней в списке методов оценки ставки дисконтирования идёт теория арбитражного ценообразования - APT. Концепция метода предусматривает включение любого числа факторов риска, так что требуемая доходность может являться функцией двух и более факторов. Аналитический вид этой модели представлен ниже:

( 27 ), где

- чувствительность акции l к экономическому фактору j;

- фактическое значение j -го экономического фактора;

Главное теоретическое преимущество модели APT по сравнению с CAPM состоит в том, что она включает в рассмотрение влияние нескольких экономических факторов на изменение доходности отдельных акций, тогда как CAPM предполагает, что воздействие всех факторов, кроме специфических для фирмы, может выражаться единственным критерием - изменчивостью акции относительно рыночного портфеля.

Наиболее важным в APT является отсутствие требования о том, чтобы все инвесторы владели рыночным портфелем, чего не встречается на практике. Самым слабым местом у этой модели является отсутствие полного перечня факторов, оказывающих влияние на доходность той или иной акции.

Как правило, называют три или четыре фактора, которые следует принимать во внимание при использовании этой модели: уровень инфляции, изменение объёма промышленного производства, разность в доходности между низко- и высококачественными облигациями, изменение структуры процентных ставок.

Именно по причине отсутствия стандартного перечня факторов модель APT не находит в настоящее время широкого применения. Добавим, что тот же самый недостаток характерен и для метода кумулятивного построения - нет стандартного перечня рисков.

В заключение остаётся сказать, что в случае, если все факторы, влияющие на доходность акций, будут выявлены и стандартизованы, то данная модель в состоянии заменить CAPM в качестве основной модели, адекватно описывающей зависимость между риском и доходностью ценной бумаги.

2.3.6 Выделение доли прибыли, приходящейся на ОИС, а также анализ уровней рисков, инфляции и налогообложения при проведении оценочных работ

Первое, с чего следует начать этот параграф, заключается в разрешении проблемы выделения доли прибыли, приходящейся на ОИС, в произведённой продукции.

Так, одним из подходов является подход, предложенный Г. Валеевым в [ 12 ]. Его основная концепция заключается в максимально полном описании ОИС на основе четырёх критериев. Анализ этой методики показал, что она немногим лучше методики, предложенной Г. Бромбергом ( см. пункт 1.3.1, глава I ).

Основной недостаток этого алгоритма состоит в том, что Г. Валеев пытается втиснуть всё разнообразие ОИС в какие-то узкие рамки выбранных им четырёх коэффициентов. Кроме того, вызывает сомнение не только применение коэффициентов как таковых, но и те дифференцированные значения, которые принимают эти коэффициенты. Поэтому нам представляется, что концепция, заключающаяся в попытке оценить долю прибыли исключительно с позиций самого ОИС, неверна, и к тому же входит в противоречие с аксиомой об оригинальности и уникальности всех ОИС.

Автор диссертации предлагает выделять долю ОИС, исходя из конечного результата, то есть всей прибыли с последующим выделением той доли, которую способен генерировать наш актив. В качестве конкретных мер можно предложить использовать следующий алгоритм. Заметим, кстати, что он в чём-то сходен с алгоритмом метода избыточной прибыли, изложенным в параграфе 1.2.

Итак, для выделения доли прибыли, приходящейся на ОИС, полученной от реализации продукции с использованием этого ОИС, необходимо провести следующие работы:

определить объём дохода при производстве продукции с использованием ОИС;

определить рентабельность производства;

определить рентабельность отрасли или, что лучше, рентабельность наиболее близких к нашему предприятий;

определить превышение уровня рентабельности нашего предприятия над уровнем отраслевой рентабельности;

определить долю прибыли, приходящейся на ОИС;

провести процедуру дисконтирования выделенной доли прибыли;

Теперь перейдём к анализу рисков, инфляции и других факторов, оказывающих непосредственное влияние на получаемые значения. Актуальность проведения такого анализа следует из третьей аксиомы, сформулированной ранее ( см. параграф 2.1, глава II ).

Анализ литературы показал, что учёт влияния рисков можно проводить с помощью различных приёмов. При этом все методы можно собрать в две большие группы. К методам оценки единичных рисков, затрагивающих переменные денежного потока, можно отнести следующие методы:

метод Д. Герца ( D. Hertz's method);

метод анализа чувствительности ( sensitivity analysis );

метод сценариев ( scenario-writing method );

К методам оценки рыночного риска, затрагивающих, как правило, ставку дисконтирования, можно отнести следующие методы:

метод, предложенный Н. Орловой;

метод безрискового эквивалента ( certainty equivalent - CE );

метод скорректированной на риск ставки дисконтирования ( risk-adjusted discount rate - RADR );

промежуточный метод;

Анализ методов начнём с первой группы и проанализируем метод Д. Герца. При использовании этого метода сначала определяются ключевые переменные, которые в наибольшей степени оказывают влияние на оценку стоимости ОИС. Так, Д. Герц выделил 9 таких переменных: масштабы рынка, цена продажи, темпы роста рынка, доля предприятия на рынке, сумма инвестированного капитала, остаточная стоимость инвестиции, переменные производственные издержки, постоянные производственные издержки, срок действия инвестиции.

На втором этапе следует установить распределение каждой из этих переменных, после чего наугад выбираются значения каждой из них для оценки NPV. Эта процедура повторяется много раз, пока не набирается достаточно представительная статистика.

Недостатком метода, во-первых, является его высокая трудоёмкость, что при проведении оценочных работ вряд ли является оправданным. Во-вторых, если взглянуть на список переменных, которые предлагает использовать Д. Герц, то все они так или иначе присутствуют в выражении для оценки NPV. Это означает, что на самом деле число этих переменных можно сократить до количества, равного 6. В-третьих, как показал анализ чувствительности, не все переменные оказывают одинаково сильное влияние на конечный результат. Учитывая переходный период экономики России, не имеет смысла пытаться спрогнозировать малейшие изменения той или иной входной переменной, гораздо важнее определить общие тенденции. В-четвёртых, при оценке вероятностных распределений следует принять во внимание те связи, которые существуют между переменными. Так, можно ожидать, что существует связь между объёмом рынка и ценой продаж, а также связь между объёмом рынка и затратами. На практике выделение таких связей представляет отдельную проблему, что повышает трудоёмкость этого метода. Поэтому применение метода Д. Герца в практике оценки ОИС представляется нецелесообразным.

Анализ метода чувствительности проведён выше ( см. приложение 5 ). Напомним, что суть его состоит в том, что, изменяя значения какой-либо из входных переменных, оценивают изменение NPV. Таким образом, метод позволяет судить о степени влияния на конечный результат каждой из переменных.

Ограничением метода является то, что он рассматривает изменение только одной переменной, при этом остальные принимают фиксированное значение, то есть метод не позволяет создать целостную картину варьирования значений NPV в зависимости от изменения нескольких переменных.

Этого недостатка можно избежать, применяя метод сценариев. Он заключается в том, что прогнозируются три варианта развития событий: пессимистический, наиболее вероятный и оптимистический. После этого каждому из вариантов приписывается вероятность его наступления, а затем оценивается ожидаемая NPV. Зная прогнозы по трём вариантам и ожидаемый результат, можем найти среднее квадратическое отклонение и коэффициент вариации v. По значениям этих величин судят о степени рискованности объекта.

Пожалуй, единственный недостаток этого метода состоит в том, что он в полной мере проявляет себя при сравнении двух и более проектов; когда же изучается один проект, то в этом случае значения отклонения и вариации принимают абсолютный характер, то есть их не с чем сравнить, и поэтому приходится полагаться исключительно на опыт оценщика, правообладателя ОИС и инвестора.

Несмотря на отмеченный недостаток, автор диссертации предлагает использовать расчёт коэффициента вариации v как характеристику меры единичных рисков объекта оценки. В случае, если этот коэффициент превышает значение 40%, оцениваемый объект можно охарактеризовать как рискованный.

Проанализируем теперь методы, учитывающие влияние рыночных рисков на результаты оценки. Первым рассмотрим метод, предложенный Н. Орловой [ 79, С. 35-36 ].

Основная идея метода состоит в применении распределения Паскаля (геометрическое распределение) с целью учёта рисков изменения значений ставки дисконтирования.

Однако анализ статьи Н. Орловой показал некоторое несоответствие результатов оценки NPV, которые получил автор диссертации, с результатами, полученными самой Н. Орловой ( возможно, что в её статье присутствуют типографские ошибки ).

Другим не совсем понятным моментом являются формулы расчёта математического ожидания целого числа периодов, на протяжении которых ставка дисконтирования имеет наименьшую вероятность измениться.

Так, Н. Орлова предлагает следующие формулы расчёта для двух вариантов ( для геометрического и геометрического +1 распределений ):

M[x]=

M[x]= ( 28 ), где

p - вероятность наступления события;

Однако если обратиться к Е. Вентцель и Л. Овчарову, то они приводят для этих распределений совершенно другие формулы расчёта математического ожидания [ 16, С. 146-150 ]:

M[x]=

M[x]= ( 29 ), где

q=1-p.

Таким образом, если вести расчёт по формулам ( 29 ), задав вероятность р равной 0,7, то целая часть математического ожидания для геометрического распределения будет равна 0 против 3 у Н. Орловой, а для геометрического+1 распределения - 1 против 2 у Н. Орловой.

Третьим недостатком метода, отмечаемым, кстати, и самой Н. Орловой, является то, что оценка NPV с использованием описанной выше процедуры даёт заниженные значения по сравнению с обычным способом оценки NPV. Возможно, это и неплохо, поскольку такая процедура больше тяготеет в сторону пессимистического варианта развития событий. Однако недостаток в том и состоит, что эта процедура является механистической даже в случае, когда более очевиден оптимистический сценарий. Исходя из этого факта, можно предположить, что получаемые значения NPV являются заведомо смещёнными.

В заключение следует отметить, что предложенный Н. Орловой метод учитывает время, в течение которого ставка дисконтирования остаётся неизменной, но он ничего не говорит по поводу того, как оценить риски ставки дисконтирования, что также можно признать недостатком этого метода.

Метод безрискового эквивалента основан на том, что конкретный инвестор сначала оценивает риск денежного потока, а потом определяет, какая гарантированная сумма денег потребовалась бы ему, для того чтобы индифферентно отнестись к выбору между этой безрисковой суммой и рисковой ожидаемой величиной денежного потока.

Хотя этот метод не требует сложных вычислений, тем не менее он обладает следующими недостатками. Во-первых, нет практического способа оценки безрискового эквивалента для рискового денежного потока. Во-вторых, у каждого инвестора своя оценка безрискового денежного эквивалента, причём она может варьировать в широких пределах.

Наиболее продвинутой является методика, заключающаяся в поправке безрисковой ставки дисконтирования на субъективную величину рисков в зависимости от степени рисковости будущих денежных потоков.

Несмотря на то что этот метод субъективен, тем не менее ставку дисконтирования для проектов средней степени риска можно оценивать на основе наблюдаемых данных фондового рынка.

Промежуточным между методом безрискового эквивалента и методом скорректированной на риск ставки дисконтирования является метод, при котором поправка на риск оценивается непосредственно в денежных единицах, а потом вычитается из полученного значения NPV, причём NPV оценивается с использованием ставки дисконтирования, свободной от рисковой составляющей.

При видимой простоте метод слишком субъективен, причём эта субъективность выражается в денежном выражении, то есть в абсолютных единицах. Поэтому можно предположить, что при пересчёте этой поправки в относительные единицы она окажется выше поправки, вычисленной, например, на основе метода скорректированной на риск ставки дисконтирования.

Проанализируем теперь влияние изменения рисковой составляющей ставки дисконтирования с течением времени. Поясним это на следующем примере. Оценим NPV, генерируемую объектом, двумя вариантами: с использованием безрисковой ставки дисконтирования и с использованием ставки дисконтирования, содержащей рисковую составляющую ( см. таблицу 8 ).

Таблица 8

масштаб влияния рисковой премии, ден. ед.

t, годы	CF	NPV- 1 вариант	NPV- 2 вариант
1	500,0	454,5	384,6
2	500,0	413,2	295,9
3	500,0	375,7	227,6
4	500,0	341,5	175,1
5	500,0	310,5	134,1
	1895,4	1217,3

Данные получены исходя из предположения, что безрисковая ставка равна 10% ( risk free - RF ), а рисковая премия составляет 20% ( risk premium - RP ) ( см. рис.14 ).

Рис. 14. возрастание с течением времени влияния рисковой составляющей в ставке дисконтирования

Анализ зависимости, представленной на рисунке 14, даёт некоторое представление о возрастающей роли рисковой составляющей в ставке дисконтирования.

Так, если разрыв в первый год составил приблизительно 70 денежных единиц, то в пятом году он уже составляет приблизительно 180 единиц. Это при том условии, что рисковая премия оставалась на всём временном отрезке постоянной и равной 20,0%.

Этот пример наглядно продемонстрировал, что даже если мы и не изменяем рисковую составляющую ставки дисконтирования с течением расчётного периода, то, несмотря на это, её влияние возрастает с приближением к концу этого периода. Этот эффект следует учитывать при назначении рисковой премии во время проведения оценочных работ.

Однако российской экономике присущи не только высокие значения рисков, но и высокие показатели инфляции и инфляционных ожиданий, а также высокие ставки налогов. Для получения адекватной оценки ОИС эти факторы тоже следует принять во внимание.

Поэтому проанализируем теперь степень влияния инфляционного и налогового факторов на прибыль, получаемую в результате коммерческого использования ОИС.

Вначале рассмотрим идеальный случай, когда все затраты и цена продажи будущих изделий изменяются с той же скоростью, что и уровень инфляции, который уже учтён в ставке дисконтирования. В этом случае NPV с учётом инфляции идентична NPV без учёта инфляции ( см. формулу ( 30 ) ):

( 30 ), где

- денежный поток в году t;

k - ставка дисконтирования без учёта инфляционного фактора;

i - инфляционная поправка;

n - период прогнозирования;

Из формулы ( 30 ) видно, что при равных темпах изменения значений переменных, сопоставимых с темпами изменения инфляции, её можно переписать как формулу без учёта инфляции. Однако на практике возникновение такой ситуация маловероятно. Поэтому реально для учёта инфляционного фактора приходится воспользоваться одним из изложенных ниже приёмов:

денежные потоки прогнозируют в реальных ценах, а ставка дисконтирования не содержит инфляционную составляющую, то есть используется реальная ставка;

денежные потоки прогнозируют в номинальных ценах, а ставка дисконтирования содержит инфляционную составляющую, то есть используется номинальная ставка;

Каким из приведённых двух способов воспользоваться, зависит от доступности информации, на основе которой можно прогнозировать инфляционные изменения. Чисто теоретически оба приёма должны давать один и тот же результат.

Проанализируем теперь влияние инфляции на будущие доходы по оцениваемому ОИС. Для этого используем формулу, предложенную И. Фишером ( I. Fisher ):

n = r + i + ri ( 31 ), где

n - номинальная безрисковая ставка;

r - реальная безрисковая ставка;

i - инфляционная составляющая;

ri - производная реальной безрисковой ставки и инфляционной составляющей;

Вообще говоря, при небольшом уровне инфляции слагаемым ri можно пренебречь. Однако в современных экономических условиях России этого делать не следует. Предположим, что уровень инфляции составляет 100% в год, а реальная ставка - 35%. Тогда имеем:

Приняв полученное значение n за 100%, определим долю ri. Она составляет 20,6%. Проделав эту операцию для нескольких уровней инфляции и реальных ставок, полученные значения сведём в таблицу 9.

Таблица 9

влияние составляющей при оценке номинальной процентной ставки, %

	r
i	35,0	70,0	100,0
10,0	7,2	8,1	8,3
50,0	17,1	22,6	25,0
100,0	20,6	29,2	33,3

Данные таблицы 9 подтверждают ранее сделанное высказывание. Так, например, при уровне инфляции 50,0% и реальной безрисковой ставке, равной 35,0%, значение ri составляет 17,1%.

Из формулы ( 31 ) легко вывести как формулу оценки реальной безрисковой ставки, так и формулу по определению инфляционной составляющей при условии, что остальные две переменные формулы ( 31 ) известны; а для перевода одной ставки в другую можно воспользоваться формулой:

( 32 ), где

r - реальная ставка;

n - номинальная ставка;

i - уровень инфляции;

Теперь представляет некоторый интерес провести исследование влияния одновременно инфляционного фактора и налогов на стоимость оцениваемого ОИС. Возьмём гипотетический случай, когда инфляция варьирует в диапазоне 1560%, а реальная ставка изменяется в диапазоне 25100% и проанализируем, как в этой ситуации влияет налоговое бремя на ожидаемые доходы. Анализ проводился с использованием формулы ( 31 ). Все результаты представлены на рисунке 15.

Рис. 15. влияние налогового бремени на доходы фирмы при изменении уровня инфляции

Из рисунка 15 видно, что при снижении уровня инфляции уплата налогов, до этого осуществлявшаяся полностью или частично за счёт чисто инфляционного дохода ( при i > 30,0%, n > 100,0% ), постепенно уменьшается, а затем на уплату налогов уже идёт часть собственно реального дохода ( при i < 20,0%, n < 100,0% ).

Продолжая тему налогов, проанализируем теперь влияние налогов в зависимости от статуса предприятия, на котором предполагается производить продукцию с использованием оцениваемого ОИС. В качестве примера возьмём два предприятия: одно из них платит налог на прибыль 35,0%, другое же получило статус МП и поэтому в первые два года налогов не платит вообще, в третий год - налог в размере 25,0% от установленной ставки налога на прибыль, и в четвёртый год - 50,0% ( см. таблицу 10 ).

Таблица 10

масштаб влияния статуса предприятия на денежные потоки, ден. ед.

t, годы	CF	Обычное предприятие	Малое предприятие
1	500,0	249,9	384,6
2	700,0	269,2	414,2
3	900,0	266,3	373,9
4	1200,0	273,1	346,7
5	1500,0	262,5	262,5
	1321,1	1781,4

Результаты, полученные в таблице 10, говорят сами за себя: разница в гипотетической прибыли составила почти 35%.

В завершение этой главы остановимся на вопросах оценки денежных потоков в постпрогнозном периоде. Для этой оценки используется несколько методов:

модель М. Гордона;

бессрочный аннуитет ( метод прямой капитализации );

метод определения стоимости чистых активов;

метод определения ликвидационной стоимости;

Отметим, что на практике пользуются только первыми двумя методами, остальные же два применяют в соответствии с поставленными целями оценки определённых видов стоимости объекта ( см. параграф 1.1, глава I ). Поэтому далее уделим внимание только модели М. Гордона и бессрочному аннуитету.

Модель М. Гордона имеет следующий аналитический вид:

( 33 ), где

PV - остаточные денежные потоки;

- денежный поток, ожидаемый в начальном единичном периоде остаточного периода полезной жизни ОИС;

k - ставка дисконтирования;

g - условно постоянный темп роста денежных потоков в остаточном периоде;

Модель М. Гордона можно использовать только при условии, что денежный поток возрастает постоянно с одним и тем же темпом g и к тому же этот темп роста меньше, чем ставка дисконтирования k. В самом деле, допустив, с одной стороны, что g > k, получаем отрицательные денежные потоки ( правильнее было бы сказать - неопределённые потоки ), с другой стороны, если g = k, получаем бесконечные денежные потоки.

Темп прироста g можно оценить на основе данных фондового рынка, используя рассмотренные выше модель роста дивидендов и метод анализа коэффициента P/E.

Кстати говоря, условия в модели М. Гордона довольно реальны. Так, если мы предположим, что темп роста денежных потоков больше ставки дисконтирования, то насколько долго может продолжаться такая ситуация? Можно с высокой степенью вероятности предположить, что в условиях свободного перелива капиталов из отраслей ( портфелей ) с низкой нормой прибыли в отрасли ( портфели ) с высокой нормой прибыли и при условии существования конкуренции сохранить такое устойчивое положение роста денежных потоков практически невозможно, поэтому темп роста доходов g начнёт понижаться.

Если оценщик предполагает, что в постпрогнозный период никакого постоянного роста с темпом g не предвидится, то модель М. Гордона превращается в так называемый бессрочный аннуитет:

( 34 ).

Как отмечает С. Валдайцев [ 11, С. 128 ], при использовании этого метода необходимо, чтобы вариабельность денежного потока не превышала приблизительно 30%-го порога; к тому же для получения более точных оценок желательно, чтобы для ОИС, которые генерируют эти потоки, стартовые инвестиции были не очень большими. Под этим подразумевается, что отклонение этих инвестиций от среднего ожидаемого потока сопоставимо с таким же отклонением, но уже действительного денежного потока, от среднего ожидаемого потока. Другими словами, инвестиции должны быть сопоставимы с уровнем среднегодовой прибыли.

В заключение хочется добавить, что все методы оценки входных переменных, о которых шла речь в этой главе, в полной мере применимы и для остальных методов в рамках доходного подхода, например, для метода освобождения от роялти. Единственное, что следует сделать при его применении, так это определиться со ставкой роялти.

После того, как проведена исследовательская работа и получены определённые результаты, теперь эти результаты предстоит апробировать на практике. Этому посвящена глава III.

Резюме главы II

разработана методика оценки конкурентоспособности оцениваемого ОИС.

предложен алгоритм оценки эстетического уровня оцениваемого объекта на основе построения эстетического ряда аналогов.

для оценки предлагается использовать модель с идеальной точкой.

выделены косвенные факторы, влияющие на значения входных переменных.

для оценки степени влияния изменения уровня продаж V и цены P предлагается использовать коэффициент эластичности по цене .

для дифференциации затрат C разработан метод оценки затрат для базового объёма производства; предлагается также использовать метод максимальной и минимальной точки и учитывать проявления эффекта опыта.

для дифференциации затрат C при многопродуктовом производстве предложен алгоритм выделения релевантных затрат.

для формирования цены P на уникальные изделия предлагается строить ценовые ряды функциональных аналогов.

для проведения оценки длительности периода прогнозирования t разработан метод анализа ставок роялти.

сформулированы и обоснованы критерии анализа ценных бумаг, создающие фундамент для выбора безрисковой ставки.

в качестве безрисковой ставки предлагается использовать ставку доходности по депозитам Сбербанка РФ.

для проведения оценки ставки дисконтирования k разработан метод венчурного капитала.

в рамках модели CAPM разработан алгоритм оценки поправок и .

в качестве характеристики меры риска предлагается использовать коэффициент вариации v.

предложен алгоритм выделения доли прибыли, приходящейся на ОИС.

продемонстрировано влияние инфляционного и рискового факторов на ставку дисконтирования; показано влияние налогов и организационно-правовой формы предприятия на получаемые оценки инвестиционной стоимости ОИС.

Глава III. Экспериментальная проверка методики оценки инвестиционной стоимости объектов интеллектуальной собственности

3.1 Краткая характеристика отрасли и оцениваемого объекта

Объект оценки можно охарактеризовать, с одной стороны, с точки зрения терапевтического действия его активного начала, а, с другой стороны, с точки зрения производства.

В первом случае наш ОИС следует отнести к группе онкологических лекарственных средств, во втором - к биотехнологии.

Охарактеризуем объект с точки зрения его терапевтического действия.

Актуальность создания и производства данного ОИС обусловлена тем, что в настоящее время наиболее частыми причинами смерти, кроме болезней сердца и сердечно-сосудистой системы, травматизма и несчастных случаев, а также болезней органов дыхания, являются причины, связанные с возникновением новообразований, в том числе и злокачественных ( см. таблицу 11 ) [ 85, С. 89 ]. Из четырёх вышеперечисленных причин наибольшее беспокойство у людей вызывает рак. Проблема снижения смертности по этому показателю обусловливает предполагаемую коммерческую ценность данного ОИС.

Таблица 11

смертность по основным классам причин*

Причина	1990	1991	1992	1993	1994	1995	1996
болезни системы кровеобращения	915,5	921,5	960,5	1131,9	1230,4	1163,5	1113,7
новообразования, в том числе и злокачественные	287,7	193,6	300,0	304,5	303,6	298,7	294,1
несчастные случаи и травмы	198,3	211,4	257,2	335,6	368,4	348,5	307,2
болезни органов дыхания	88,0	82,8	86,0	109,6	118,7	108,8	99,4

*данные таблицы представлены в абсолютных единицах - тысяч человек.

Из анализа данных этой таблицы следует, что, начиная с 1994 года, наблюдается некоторый спад в уровне смертности. Однако данная тенденция обманчива. Так, на основе отрывочных данных, встречающихся в литературных источниках, можно предположить, что данный спад связан с низкой степенью выявления онкобольных. Отсюда следует, что в 1996-97 гг. уровень смертности существенно не изменился и находился в диапазоне данных за 1994-95 гг..

Данные этой таблицы впоследствии предполагается использовать при оценке доли рынка, который смог бы занять наш препарат.

Вместе с тем для прогнозирования объёмов производства необходимо иметь и хотя бы приблизительное представление о состоянии дел на фармацевтическом рынке в целом и в фармацевтической отрасли промышленности в частности. Это даёт возможность узнать не только динамику уровня производства, но и динамику уровня потребления, ценовой спектр и конкурентов.

Так, по данным статистики, на середину 1997 года в медицинской промышленности, включая фармацевтическую, зафиксирован наибольший рост, который составил 9,0%. В то же самое время показатель роста, например, в цветной металлургии составил 4,0%, в полиграфической промышленности - 3,0%, в машиностроении - 1,0%, в химии и нефтехимии - 0,6%. Можно предположить, что эта тенденция сохранится и в ближайшем будущем.

Некоторое представление о темпах производства противоопухолевых препаратов дают данные, представленные в таблице 12.

Таблица 12

производство противоопухолевых препаратов

Период	1995	1996	1997	1998( I квартал )
тысяч упаковок	3,3	нет данных	5,109	1,264
в % к предыдущему году	151	нет данных	127,7	0,781

По данным других источников, объёмы производства противоопухолевых препаратов по сравнению с 1990 годом сокращены на 89,9%.

По прогнозам специалистов, на период до 1999 года в фармацевтической отрасли в целом сохранятся высокие темпы роста отечественного производства.

На рисунке 16 представлена динамика объёмов российского фармацевтического рынка в стоимостном выражении на период с 1994 по 2001 год.

Рис. 16. эволюция российского фармацевтического рынка

Что касается импорта, то здесь также предполагается дальнейший рост. Однако уже к 2000 году прирост объёмов фармацевтического рынка России станет сокращаться и дальнейшее развитие рынка связано не с процессом его насыщения медикаментами, а с ростом платёжеспособного спроса населения [ 86 ].

На рисунке 17 представлено распределение объёмов отечественных и импортных препаратов на российском фармацевтическом рынке.

Рис. 17. доли отечественных и импортных препаратов на российском фармацевтическом рынке в 1997 году ( в потребительских ценах )

Посмотрим теперь на фармацевтическую отрасль с позиций производства, то есть с позиции биотехнологии.

Проведённое исследование показало, что несмотря на сложные экономические условия, в 1997 году удалось несколько стабилизировать производство иммунобиологических препаратов. Так, объём товарной продукции за 1997 год составил, по предварительным данным, 750,1 млрд. руб. ( в неденоминированных рублях ), темп роста по отношению к 1996 году - 102,2%.

Подводя итог проделанному исследованию фармацевтической отрасли, отметим следующее. С одной стороны, производство иммунобиологических препаратов, к которым относится наш объект, имеет некоторый рост по сравнению с 1996 годом. С другой стороны, производство противоопухолевых препаратов снизилось по сравнению с 1990 годом. Однако, данные таблицы 12 свидетельствуют всё же о некотором росте производства, что является скорее восстановлением ранее утраченных позиций, чем завоеванием новых. Поэтому можно сделать предположение, что отмеченные ранее темпы роста в будущем если и не увеличатся, то хотя бы сохраняться на прежнем уровне.

Перейдём теперь к описанию оцениваемого объекта.

Учитывая тот факт, что оцениваемый ОИС можно потенциально классифицировать как товар рыночной новизны, представляется целесообразным провести патентные и реферативные исследования, касающиеся этой тематики.

В приложении 10 даны графики динамики патентования изобретений и опубликования статей по этому направлению.

Как следует из графика патентования изобретений (см. рис. П.10.1, приложение 10), данное направление можно признать развивающимся. Средний цепной темп прироста составляет приблизительно 30%, что свидетельствует о том, что в мире на подобные программы тратятся довольно значительные суммы, а само направление исследований является актуальным и перспективным.

Прямо противоположный вывод следует из анализа динамики опубликования статей. Здесь средний цепной темп падения составляет приблизительно 20%. Особенно ярко эта тенденция проявилась после 1993 года ( см. рис. П.10.2, приложение 10 ).

Такой вид график имеет по той причине, что до 1993 года основная масса получаемой информации взята из базы «Медлайн» ( «MedLine» ). Однако, начиная с 1993 года, доступ к этой базе временно прекращён и в дальнейшем использовалась информация, взятая только из базы «Дервент биотекнолоджи» ( «Derwent Biotechnology» ), что и послужило причиной формирования характерного провала.

Учитывая, что патентная статистика всё же более весома, чем статистика опубликования статей, в целом данное направление следует признать развивающимся.

Объяснение, которое можно привести относительно различающихся тенденций в графиках динамики патентования и опубликования статей, заключается в том, что научная общественность ещё не успела часть запатентованных разработок апробировать хотя бы в лабораторных условиях. Поэтому и нет научных публикаций.

На основе проведённых исследований и обработки сформированного массива патентных источников первоначально выделено 10 наиболее часто употребляемых характеристик препаратов такого класса.

Однако последующий анализ показал, что часть этих параметров или трудно верифицировать в силу специфических свойств объекта, или эти параметры имеют качественный характер.

Перечень значимых качественных и количественных характеристик оцениваемого ОИС приведён в таблицах 13 и 14.

Таблица 13

качественные характеристики*

Характеристика	Наличие у оцениваемого объекта
острая токсичность	не токсичен
хроническая токсичность	не токсичен
эффект противодействия	отсутствует методика расчёта
гиперчувствительность	не аллергичен
фагоцитарная активность	отсутствует методика расчёта
блокирование побочных инфекций	выявлено
противовоспалительные свойства	выявлено

*сюда же относятся количественные характеристики, которые трудно верифицировать в силу отсутствия единой методики определения конкретной характеристики.

Как следует из приведённой выше таблицы, особенность оцениваемого объекта заключается в том, что он не токсичен. Важность этого свойства становится более понятной, если к этому добавить, что подавляющее большинство противоопухолевых препаратов обладает ярко выраженными токсичными, то есть вредными для человеческого организма, свойствами.

Таблица 14

количественные характеристики

Характеристика	Оцениваемый объект	Идеал	Вес W
авидность антител	80,0%	100,0%	38,1
облегчение болевого синдрома	80,0%	100,0%	6,2
адъювантная эффективность	4 раза	8 раз	4,1
онколитическая активность	94,8%	98,0%	41,3
антительный отклик	100,0%	100,0%	4,1
торможение опухолевого роста	64,7%	100,0%	6,2

Групповой показатель по техническим параметрам, рассчитанный по формуле ( 9 ) с использованием модели с идеальной точкой, составил значение, равное 0,14. Из этого следует, что оцениваемый объект обладает характеристиками, довольно близко расположенными к идеальным.

Поскольку оцениваемый объект обладает неспецифической реакцией на инфекционный возбудитель, из этого вытекает проблема поиска аналогов, что обусловило проведение моделирования технических характеристик гипотетического объекта.

Так, промоделировав характеристики такого гипотетического препарата, получили групповое значение показателя, равное 0,299. При этом предполагалось, что этот гипотетический препарат имеет на 20,0% ниже значения по таким характеристикам, как авидность антител и облегчение болевого синдрома, на 15,0% - по онколитической активности и на 4,7% - по торможению опухолевого роста.

Это означает, что объект с промоделированными выше гипотетическими характеристиками по терапевтической эффективности почти на 113,6% уступает оцениваемому объекту.

Здесь стоит сделать ряд замечаний. Во-первых, термин «технические характеристики» при описании оцениваемого объекта можно использовать лишь с некоторым приближением. Во-вторых, групповой показатель конкурентоспособности по экономическим характеристикам в данном случае использовать нецелесообразно, поскольку здесь можно выделить всего лишь только один показатель - предполагаемая цена продажи ( цена потребления отсутствует ). В-третьих, оснований проводить оценку эстетического уровня также не существует.

Таким образом, учитывая отсутствие рыночных аналогов, применение предлагаемой процедуры оценки конкурентоспособности на практике доказало свою состоятельность. Кроме того, использование модели с идеальной точкой помогло разнести технические и экономические показатели. На основе полученных результатов можно предположить, что и предполагаемый объём продаж, и цена будущего препарата зависят исключительно от технических характеристик объекта и от уровня затрат при его производстве.

3.2 Оценка входных переменных

Для определения ёмкости рынка V, который мог бы занять оцениваемый объект, проведены две независимых оценки - оценка патентообладателя и оценка автора данной диссертации.

Отметим, что все вычисления предполагается проводить в номинальных показателях; а в качестве денежной единицы используется доллар США. Это даёт возможность несколько уменьшить влияние инфляции и облегчит проведение последующих выкладок.

По данным патентообладателя годовая ёмкость рынка оцениваемого объекта в 1995 году составляла примерно 45 млн. долларов США. Результат получен с привлечением специалистов кафедры экономики МГУ. Исходные данные, на основе которых проводилась эта оценка, автору диссертации не известны.

По данным автора диссертации годовая ёмкость рынка оцениваемого объекта на дату оценки ( 31.07.98 г. ) составляет 7000002100000 долларов США.

Оценка проводилась двумя способами: с использованием метода оценки уровня потребления и на основе предполагаемой доли рынка противоопухолевых препаратов ( метод тренда ), которую мог бы занять оцениваемый объект.

Отправной точкой послужило то, что в России на текущий момент насчитывается приблизительно 1,82,0 млн. больных. Хотя темпы роста вновь заболевших и темпы роста умерших по причине болезни по разным источникам отличаются друг от друга, однако, можно предположить, что на период выведения препарата на рынок количество больных останется примерно тем же ( см. таблицу 11 ).

Учтём тот факт, что лекарственная терапия используется при лечении больных ( помимо хирургического вмешательства и лучевой терапии ) только в трети случаев. Доля рынка, занимаемого каждым из препаратов этой фармакотерапевтической группы, колеблется в диапазоне 0,019,0%. Предположим также, что больным требуется одна упаковка данного препарата для прохождения курса лечения.

Всё вышесказанное означает, что ceteris paribus оцениваемый препарат вряд ли займёт больше 3,0% рынка противоопухолевых препаратов. Поэтому полученные значения годовой ёмкости рынка V варьируют в диапазоне 5900001700000 долларов США.

При оценке ёмкости рынка V с использованием второго метода исходим из того, что годовая ёмкость российского рынка противоопухолевых препаратов составляет приблизительно 80 млн. долларов США. Предполагая, что при наличии соответствующих технических характеристик оцениваемый объект может занять долю рынка, приблизительно равную 13%, оценим годовую ёмкость рынка этого препарата. Проведённые выкладки показали, что прогнозируемая величина лежит в пределах 8000002400000 долларов США.

Таким образом, получили два диапазона значений:

5900001700000 долларов США.

8000002400000 долларов США.

Учитывая тот факт, что реально больным, как правило, требуется больше одной упаковки препарата, считаем нижний диапазон оценки, полученный на основе первого метода, заниженным. Реально он мог бы составить величину, равную 700000 долларов. США.

Однако верхний диапазон, полученный на основе второго метода, является завышенным, поскольку вновь выводимому препарату вряд ли удастся занять долю рынка, большую чем 3,0%. Поэтому верхний предел может составить величину, равную 2100000 долларов США.

В дальнейшем предполагается использовать три варианта ёмкости рынка V, а именно:

пессимистический прогноз.................690000 долларов США.

наиболее вероятный прогноз............1180000 долларов США.

оптимистический прогноз.................2020000 долларов США.

Таким образом, полученные значения следует признать довольно реальными, из чего вытекает практическая состоятельность методов оценки уровня потребления и метода тренда.

Здесь необходимо отметить несколько важных моментов.

Во-первых, при проведении оценки годовой ёмкости рынка учитывалось, что препараты этой группы наряду с препаратами, действующими на центральную нервную систему ( ЦНС ), относятся к препаратам высокой степени рыночного риска ( что подтвердит впоследствии рассчитанный коэффициент вариации v ).

Во-вторых, при оценке ёмкости рынка предполагалось использование будущего препарата исключительно в онкологии, хотя реально область применения данного объекта несколько шире ( принцип наилучшего и наиболее эффективного использования ).

Предполагая, что среднегодовой рост ёмкости рынка противоопухолевых препаратов составляет 1520% ( по данным таблицы 12 он варьирует от 27,7 до 51,0% ), составим сценарии развития рынка оцениваемого объекта. Варианты таких прогнозов сведены в таблицу 15.

Таблица 15

предполагаемый объём продаж в прогнозный период, долл. США

Период	1999	2000	2001	2002	2003
пессимистический	690000	828000	966000	1104000	1242000
наиболее вероятный	1180000	1416000	1652000	1888000	2124000
оптимистический	2020000	2424000	2828000	3232000	3636000

В таблице 16 сведены данные о продажах в постпрогнозном периоде с учётом ежегодного 30%-го снижения объёмов продаж; оценка длительности этого периода приведена ниже.

Таблица 16

предполагаемый объём продаж в постпрогнозный период, долл. США

Период	2004	2005	2006	2007	2008	2009	2010
пессимистический	869400	608580	426006	298204	208743	146120	102284
наиболее вероятный	1486800	1040760	728532	509972	356980	249886	174920
оптимистический	2545200	1781640	1247148	873004	611103	427772	299440

Следует подчеркнуть, что темп снижения, равный 30% в год, находится в полном согласии с опубликованными в литературе данными развития аналогичных рынков.

Перейдём теперь к калькуляции затрат C.

В самом начале стоит отметить, что помимо данного препарата, на задействованном оборудовании и в рамках одной производственной единицы не предполагается выпускать какие-либо другие лекарственные средства, то есть производство будет однопродуктовым. Это освобождает нас от использования алгоритма выделения релевантных затрат.

В данном конкретном случае целесообразно при выделении производственных затрат воспользоваться методом полного распределения затрат, методом максимальной и минимальной точки и методом оценки затрат для варианта базового объёма производства.

На создание препарата ушло приблизительно 10 лет и было задействовано 4 человека. Уровень зарплаты на момент создания объекта варьировал в пределах 240260 рублей в месяц. Вычленить уровень затрат, связанных с использованием расходных материалов и оборудования, оказалось трудновыполнимой задачей, поскольку на момент создания объекта существовала практика проведения взаимных работ между отдельными предприятиями и учреждениями, причём стоимость проведения этих работ подчас не находила отражения в финансовой документации.

Другим негативным моментом является то, что некоторая часть затрат, связанных с созданием ОИС, не нашла никакого отражения в документах ввиду фактически добровольного проведения части исследовательских работ.

Поэтому при дифференциации затрат исходим из того предположения, что затраты на оборудование, расходные материалы, литературу и т. д. составляют приблизительно 300% от суммы затрат на заработную плату. Тогда получаем, что объём средств, потраченных на исследовательские работы и создание ОИС, варьирует на момент оценки ( с учётом индексации ) в пределах 700000775000 долларов США.

Для запуска объекта на рынок необходимо пройти доклинические испытания. Стоимость этих испытаний на дату оценки составляет приблизительно 350450 тыс. рублей; что в валютном исчислении равно 5582171770 долларов США ( биржевой курс на 31.07.98 г. равен 6,04 р./дол. ). С точки зрения временных затрат, для проведения этих испытаний и получения ВФС потребуется 6 месяцев.

Поскольку объект оценки патентован, то затраты на подачу заявок, проведение экспертизы и выдачу патентов составили 248,6 долларов США. Кроме того, затраты, связанные с уплатой патентных пошлин, составили 103,68 долларов.

Таким образом, суммарные затраты от момента создания до коммерческого использования оцениваемого объекта составляют 770352 доллара США. Поскольку срок использования данного объекта превышает 10 лет, выбираем максимальный срок амортизационных отчислений. Тогда величина ежегодных амортизационных отчислений составит 77035,2 доллара США.

В таблице 17 представлены затраты, связанные с уплатой патентных пошлин.

Таблица 17

патентные пошлины, долл. США*

Период	1999-2000	2001-2002	2003-2004	2005-2006	2007-2008	2009-2010
пошлина	55,29	69,11	82,94	96,76	110,58	124,41

*пошлины рассчитаны исходя из предположения, что минимальный размер оплаты труда ( МРОТ ) останется равным 83 рубля 49 копейки.

Помимо дифференциации затрат на создание и подготовку к коммерческому использованию следует определить затраты, связанные с производством.

В таблицах 18 и 19 приведены основные перечни необходимого оборудования и расходных материалов, причём представленное количество дано из расчёта производства базового количества препарата - 500 упаковок в год.

В таблице 18 представлен перечень реактивов ( базовый вариант ).

Таблица 18

стоимость необходимых реактивов, долл. США

...

Наименование	Количество	Цена	Сумма
питательный агар	15 кг.	24	360
мясопептонный бульон	9 кг.	24	216
кровь для кровяного агара	0,5 л.	160	80
едкий кали	1 кг.	3,2	3,2
соль поваренная	10 кг.	1,1	11
серная кислота	20 кг.	1,1	22
соляная кислота	1 кг.	1,1	1,1
калий двухромовокислый	2 кг.	5,2	10,4
перегидроль	10 кг.	3,2	32
сода пищевая	5 кг.	0,8	4
крахмал	3 кг.	3,2	9,6
тальк	2 кг.	2,9	5,8
метиленовая синь	10 пач.	1,1	11
бриллиантовый зелёный	50 фл.	1,15	57,5
кристалвиолет	0,1 кг.	168	16,8
феноловый красный	0,1 кг.	128	12,8
карболовая кислота	0,1 кг.	9,6	0,96
масло иммерсионное	5 фл.	4,6	23
горчица	20 кг.	3,2	64
порошок	30 кг.	1,2	36
набор реактивов	5 комп.	23,1	115,5
спирт ректифицированный	40 л.	7,7	308
спирт денатурированный	50 л.	3,2	160
твин №80	0,5 кг.	480	240
вата медицинская	60 кг.	4	240
марля медицинская	5 шт.	0,15	0,75
бинт медицинский	5 шт.	0,5	1,25
лабораторные мыши	600 шт.	0,5	300
корм для мышей	12 мес.	83	996
Итого

Подобные документы

• Оценка стоимости нематериальных активов

  Понятия стоимости нематериальных активов и интеллектуальной собственности. Основные факторы, влияющие на характеристику этих объектов. Алгоритмы расчета рыночной стоимости бренда по различным методикам. Концепции и запатентованные методики их оценки.
  
  реферат [16,1 K], добавлен 14.04.2015
  

• Оценка интеллектуальной собственности

  Рассмотрение понятия и сущности интеллектуальной собственности как объекта оценки. Изучение новейших методов стоимостного анализа активов. Ознакомление с примерами расчета стоимости оборудования предприятия, серийной продукции и нематериальных активов.
  
  курсовая работа [174,0 K], добавлен 14.05.2014
  

• Системы и методы инвестиционного анализа

  Проведение инвестиционного анализа или анализа инвестиционной привлекательности региона или других объектов. Оценка стоимости инвестиционной ценности: анализ дисконтных потоков средств; сравнительный анализ компаний, операций; анализ заменяемой стоимости.
  
  реферат [20,2 K], добавлен 02.12.2009
  

• Рынок инвестиций

  Понятие и конъюнктура инвестиционного рынка. Оценка инвестиционного рынка Украины. Показатели оценки и прогнозирование инвестиционной привлекательности отраслей экономики. Проблемы инвестиционной политики в индустриальной экономике переходного типа.
  
  контрольная работа [23,8 K], добавлен 30.11.2010
  

• Оценка рыночной стоимости объектов недвижимости, не завершенных строительством

  Понятие недвижимости: ее признаки, классификация объектов недвижимости. Цели и методы оценки недвижимости незавершенного строительства. Этапы определения рыночной стоимости объектов: расчет коэффициента готовности, расчет величины физического износа.
  
  контрольная работа [32,4 K], добавлен 09.01.2008
  

• Определение рыночной стоимости пакета обыкновенных акций

  Последовательность расчета стоимости пакета акций через стоимость действующего предприятия. Определение восстановительной стоимости объектов недвижимости. Оценка физического износа машин и оборудования. Определение стоимости с позиций доходного подхода.
  
  курсовая работа [47,8 K], добавлен 23.03.2014
  

• Определение инвестиционной стоимости ЗАО "Труд"

  Роль инвестиционной стоимости в управлении предприятием. Нормативное регулирование оценочной деятельности. Показатели хозяйственной деятельности предприятия на примере ЗАО "Труд": прибыль и уровень рентабельности, платежеспособности, ликвидности баланса.
  
  дипломная работа [117,0 K], добавлен 08.07.2010
  

• 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
  

• Методология доходного подхода к оценке бизнеса

  Комплексная характеристика методологии доходного подхода в контексте оценки стоимости предприятия. Практические аспекты применения доходного подхода в оценке рыночной стоимости предприятия на примере ПАО "Алроса". Оценка структуры доходов и расходов.
  
  курсовая работа [715,7 K], добавлен 14.11.2017
  

• Особенности оценки стоимости кредитной организации (банка)

  Отличительные особенности банка как объекта оценки. Специфика использования доходного подхода при оценке стоимости финансовой организации. Сущность и характеристика затратной и сравнительной методик проведения анализа состояния банковской организации.
  
  курсовая работа [33,2 K], добавлен 22.08.2013
  

• Нематериальные активы

  Понятие, классификация и источники приобретения нематериальных активов. Общие вопросы амортизации, характеристика способов начисления амортизации нематериальных активов. Методика оценки рыночной стоимости интеллектуальной промышленной собственности.
  
  курсовая работа [60,9 K], добавлен 16.11.2009
  

• Финансовые аспекты переходного периода

  Финансы как один из основных элементов экономики государства, основные причины кризиса в финансовой сфере посткоммунистической Беларуси. Финансовые последствия изменений отношений собственности и путь интеграции страны в мировое экономическое сообщество.
  
  реферат [21,2 K], добавлен 11.09.2009
  

• Оценка стоимости квартиры

  Изучение теоретических аспектов определения рыночной стоимости объекта недвижимости, а так же применение полученных знаний на практике. Оценка рыночной стоимости объектов недвижимости в России – новая область знаний, новое научное направление.
  
  курсовая работа [56,3 K], добавлен 15.07.2008
  

• Исследование различных методик оценки рыночного риска и использование их для построения оценки величины рыночного риска на примере финансовых инструментов

  Понятие и теоретические стороны методик оценки рыночного риска. Современная портфельная теория. Метрики рыночного риска и методики их оценки. Специфика теории экстремальных значений. Эффективность и сравнительный анализ методик оценки рыночного риска.
  
  дипломная работа [6,6 M], добавлен 29.06.2012
  

• Оценка рыночной стоимости ООО "Прогресс" для цели купли-продажи

  Бизнес как особый объект оценки. Цели определения рыночной стоимости бизнеса, ее виды и методы оценки. Анализ объекта оценки и его макроокружения на примере ООО "Прогресс". Анализ имущества и источников его формирования. Выбор подходов к оценке стоимости.
  
  дипломная работа [439,0 K], добавлен 18.02.2012
  

• Мультипликаторы в оценочной деятельности

  Понятие мультипликаторов в оценочной деятельности, их виды и экономическая сущность. Методические основы применения мультипликаторов в оценке объектов собственности, стоимости бизнеса. Расчет стоимости предприятия с использованием метода рынка капитала.
  
  курсовая работа [68,0 K], добавлен 16.08.2010
  

• Сущность и этапы доходного подхода оценки недвижимости

  Рассмотрение принципов (ожидания, замещения) и методов (прямой капитализации, дисконтирования денежных потоков) доходного подхода к оценке стоимости объектов недвижимости. Изучение моделей определения ставки капитализации и дохода по норме отдачи.
  
  контрольная работа [55,7 K], добавлен 23.01.2010
  

• Оценка стоимости

  Сбор и анализ информации, необходимой для проведения оценки стоимости бизнеса предприятия. Проведение анализа рынка. Проведение анализа финансово-хозяйственной деятельности предприятия. Выбор и обоснование подходов и методов оценки стоимости бизнеса.
  
  курсовая работа [194,0 K], добавлен 13.11.2008
  

• Земельно-имущественные отношения

  Становление специальности и профессии оценщика в России. Типология объектов недвижимости, их экспертиза и описание. Виды стоимости, принципы и процедуры ее оценки. Основы инвестиционно-ипотечного анализа. Методы оценки недвижимости и стоимости земли.
  
  курс лекций [982,9 K], добавлен 01.04.2009
  

• Анализ инвестиционной деятельности в Ростовской области

  Основные понятия инвестиционной деятельности, их характеристика и свойства. Роль инвестиций в развитии регионов России. Принципы и цели инвестиционной деятельности на сегодня, определение ее объектов и субъектов. Пути привлечения иностранного капитала.
  
  курсовая работа [43,5 K], добавлен 14.06.2010
  

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