CC BY
15
> <с
Экономико-математическая модель инвестирования инновационных стратегий развития социально ответственного бизнеса
Economic and Mathematical Model of Investment in Innovative Development Strategies for a Sustainable Business
Даньшина Варвара Владимировна
директор Института развития бизнеса и стратегий Саратовского государственного технического университета им. Ю. А. Гагарина, кандидат педагогических наук 410028, Саратов, ул. М. Горького, д. 9
УДК 330.322
Varvara V. Dan'shina
Institute of Business and Strategy Development of the Saratov State Technical
University named after Yu. A. Gagarin
M. Gor'kogo Str. 9, Saratov, Russian Federation, 410028
Настоящее исследование направлено на изучение процессов инвестирования инновационных стратегий развития. Цель. Изучить существующие подходы к моделированию инвестирования инновационных стратегий и предложить экономико-математическую модель инвестирования. Задачи. Проанализировать описанные в литературе теории инвестирования; рассмотреть экономико-математические модели инвестирования инновационных стратегий и их особенности; на основании проведенного анализа научной литературы предложить экономико-математическую модель инвестирования инновационной стратегии развития социально ответственного бизнеса. Методология. В настоящей работе с помощью общих методов научного познания в различных аспектах рассмотрены теории инвестирования инновационных стратегий, выявлены тенденции, характерные для современного состояния и развития инвестирования. Результаты. Рассмотрев существующие модели инвестирования в инновации и инновационные стратегии, такие как модели жесткого и гибкого акселератора, а также кейси-анскую и неоклассические модели, автор сделал вывод, что данные модели не уделяют внимания ни выбору инновационной стратегии, ни рискам при их инвестировании. При инвестировании инновационных стратегий развития необходимо учитывать стабильное функционирование и участие в социальных программах предприятия, необходимый уровень прибыли, который выше его обязательных платежей. Путем сопоставления всех вариантов стратегий осуществляется выбор наиболее рационального варианта инновационной стратегии развития предприятия и определяется экономико-математическая модель инвестирования инновационной страте-
гии развития. Воспользовавшись инструментарием математического моделирования, можно учесть в модели изменения внешней среды риски инвестирования и определить комплексную экономико-математическую модель инвестирования инновационных стратегий развития социально ответственного бизнеса.
Выводы. Применение описанной в статье модели инвестирования инновационной стратегии развития позволяет выбрать оптимальный вариант из числа возможных. Внедрение результатов проведенного исследования в хозяйственную практику социально ответственных предприятий показало, что они способствуют повышению эффективности инновационной деятельности, ускорению инновационного развития, повышению конкурентоспособности и имиджа предприятия. Возможным направлением дальнейшего исследования данной проблемы является, по нашему мнению, детализация и структуризация разработанных моделей, учитывающая специфику инновационного развития социально ответственного бизнеса. Ключевые слова: инновационная стратегия, социально ответственный бизнес, инвестирование, экономико-математическая модель
The presented study examines the process of investment in innovative development strategies.
Aim. This study aims to examine the existing approaches to the modeling of investment in innovative strategies and to propose an economic and mathematical investment model. Tasks. The author analyzes the recorded investment theories, examines economic and mathematical models of investment in innovative strategies and their distinctive features, and proposes an economic and mathematical mod-
el of investment in an innovative development strategy for a sustainable business based on the analysis of scientific literature. Methods. This study uses general scientific methods of cognition to examine the theories of investment in innovative strategies in various aspects and identify trends in the current state and development of investment. Results. Having examined the existing model of investment in innovations and innovative strategies such as the rigid and flexible accelerator models, the Keynesian and the neoclassical models, the author concludes that these models disregard the selection of an innovative strategy and investment risks. When investing in innovative development strategies, it is important to take into account the company's stable operation and participation in social programs, and the necessary profit level, which should be higher than mandatory payments. The most rational innovative development strategy is selected by comparing all options, and the economic and mathematical model of investment in an innovative development strategy is determined. Using the tools of mathematical modeling, it is possible to make allowance for changes in the external environment and determine the complex economic and mathematical model of investment in innovative development strategies for a sustainable business.
Conclusion. Using the proposed model of investment in an innovative development strategy makes it possible to select the best possible option. Implementation of the results of this study in the economic practices of sustainable companies shows that they improve the efficiency of innovative activity, accelerate innovative development, enhance competitiveness, and improves the company image. The authors believe that this problem can be further examined with a focus on the specification and structuring of the developed models taking into account the distinctive features of innovative development of a sustainable business.
Keywords: innovative strategy, sustaonable business, investment, economic and mathematical model
Модель развития национальной экономики, основанная на инновациях, является наиболее предпочтительной как для развитых, так и для развивающихся стран. Цикличность экономического развития, сокращение длительности волн спада и подъема экономики заставляют искать новые «точки роста», в основе которых могут быть только инновационные стратегии развития. Предприятия, создающие, осваивающие и инвестирующие инновационные стратегии развития, являются основными субъектами, обеспечивающими функционирование экономики по инновационной модели развития. В последнее время большое внимание уделяется участию предприятий в решении социальных проблем общества, активному
участию бизнеса в социально ответственных ^
программах и проектах. 5
Несмотря на предпринятые меры по фор- х
мированию инновационных стратегии и стра- ш
тегий в сфере социальной ответственности, ^
все еще ограничен набор инструментов финан- ^
совой поддержки инновационных стратегий 1
социально ответственного бизнеса (СОБ); не ш
разработаны модели и механизмы инвести- ™
рования инновационных стратегий развития ^
>
СОБ. В этой связи требуется дополнительное < исследование теоретических, методологиче- ^ ских и практических проблем инвестирования < инновационных стратегий развития социально >= ответственного бизнеса. ^
Эмпирической
оценке влияния экономиче- о_ ских и институциональных факторов на инве- 2 стиции в реализацию инновационных стратегий посвящены многие научные публикации, которые можно отнести к четырем основным группам:
1) исследования, направленные на верификацию гипотезы ф-Тобина о связи инвестиций с д-отношением;
2) исследования, рассматривающие влияние финансовых и институциональных факторов на инвестиции;
3) работы, связанные с оценкой влияния неопределенности на инвестирование инновационных стратегий;
4) работы, направленные на определение оптимальной инвестиционной стратегии фирмы.
В основном исследователей интересовала эмпирическая проверка гипотезы о влиянии ф-Тобина на объемы инвестиций [1]. Частично она была подтверждена эмпирически как для российских, так и для иностранных компаний [2-7; 8, р. 9]. На основании анализа компаний Англии С. Бонд и Дж. Камминз установили, что показатель ф-Тобина является значимым при моделировании инвестиций в долгосрочной перспективе, а на временном отрезке до года его влияние является слабым [5]. К этим же результатам пришел и Н. Оултон, но уже основываясь не на выборочных, а на агрегированных данных [2]. А. Гехрингер показала, что отношение ф-Тобина оказывается применимым для количества слияний и поглощений в экономике [7]. Построение зависимости инвестиций от среднего значения коэффициента ф-Тобина требует использования ряда ограничивающих предпосылок, из-за чего часто не удается установить зависимость инвестиций от коэффициента ф-Тобина. Данная проблема была решена П. Фердерером, показавшим связь инвестиций с предельным ф-Тобина [9]. Е. В. Маневич, используя коэффициент ф-Тобина, объяснил динамику инвестиций компаний в российской экономике [10].
f Вторая группа исследований основывалась
ш на оценке влияния финансовых факторов, та-
х ких как прибыль, операционный денежный
ш поток, на инвестиции в инновационные страте-
^ гии, а также кредитов и займов [11-13]. Так,
s в работе Ф. Хаяши и Т. Иное показано, что
i наряду с Q-Тобина важным фактором в моде-
ш лировании инвестиций является операцион-
™ ный денежный поток. С. Фаззари, Г. Хаббард
с и Б. Питерсон определяют, что инвестиции
>
< американских компаний также связаны с опе-^ рационным денежным потоком [11]. В работе
< М. Сэлинджера и М. Лоуренса продемонстри-i= ровано влияние операционного денежного по-^ тока на инвестиции наряду с изменениями Ei в налоговом режиме [13]. Условия, где прояв-ш ляются ограничения ликвидности, рассмотрены в работах Н. Моуен и Дж. Тибута [14; 15].
Для предприятий малого бизнеса инвестиции сдерживаются собственными финансами, а для крупных организаций — доступностью заемного финансирования, и в первую очередь, банковского кредита [12]. В целом, финансовые рынки и их развитие влияют на инвестиции. И. Лав показывает, что финансовое развитие страны влияет на рост компаний через снижение финансовых ограничений, которые обычно приводят к снижению инвестиций
[16]. Дж. Тибут и И. Лав исследуют влияние структуры собственности на ослабление или усиление ограничения ликвидности (состояние компании, в котором инвестиции в основной капитал сдерживаются или полностью определяются наличием у компании собственных или заемных денежных средств).
Таким образом, в условиях отсутствия ограничения ликвидности компания в любой момент может профинансировать инвестиции за счет заемных средств, хотя бы частично. Для проверки гипотезы авторы используют структурную финансовую модель акселератора инвестиций (в модификации И. Лав [16]), выбирая в качестве метода оценки панельные регрессии со случайным эффектом. Дж. Тибут и И. Лав оценивают следующую модель регрессии [15; 16]:
("¿Г) = Ро + + Ps(Cash + MCasV1) х OTi + ги,
где OTt — тип собственности, Cash — собственные и заемные денежные средства компании, п — прибыль, рг — коэффициенты модели.
Третья группа исследователей уделяет внимание влиянию неопределенности на инвестирование инновационных стратегий развития
[17]. Хотя взаимосвязь неопределенности и инвестиций детально изучалась в эмпирической литературе, на сегодня не существует консенсуса о влиянии неопределенности на инвестиции. С одной стороны, часть исследо-
ваний показывает, что ценовая неопределенность заставляет нейтральные к риску фирмы увеличивать инвестиции [18]. С другой стороны, в литературе о невозвратных инвестициях показано, что увеличение неопределенности подрывает инвестиционные расходы риск-нейтральных компаний [18; 19].
Значительно хуже проработанным направлением исследований (четвертая группа работ) является выбор инвестиционной стратегии фирмой и влияние стратегии на уровень инвестиций и социально ответственного поведения. Выбор инвестиционной стратегии представлен в работе Р. Нови-Маркса [20]. Автор рассматривает оптимальную инвестиционную стратегию фирмы и уровень капиталовложений в условиях неопределенности. Выбор оптимальной инвестиционной стратегии фирмы в зависимости от поведения других фирм представлен в работе С. Р. Гренадье, который показывает, что чем выше конкуренция и ценовая неопределенность, тем более выгодно отложить инвестиции на будущие периоды, когда неопределенность будет ниже и будут видны результаты инвестиций фирм-конкурентов.
Эмпирические подходы не слишком хорошо объясняют динамику инвестиций, а также не дают исчерпывающего объяснения значительного падения инвестиций в российской экономике. Поэтому требуется разработка новых моделей инвестиционной деятельности. В 1917 г. Дж. Б. Кларком была предложена простейшая теория моделирования инвестиций на микроуровне. Кларк предполагал, что уровень инвестиций, выбранный отдельным предприятием, пропорционален изменению в его выпуске, при этом все фирмы находятся в равновесии:
I, = а(Я, - Я,-!>,
где Qt — выпуск в период t, а — коэффициент пропорциональности, It — объем инвестиций.
Это так называемая модель жесткого акселератора инвестиций. Она предполагает, что динамика инвестиций определяется изменением выпуска компании, а желаемый уровень капитала зависит только от объема выпуска, так как объем капиталовложений также полностью определяется выпуском [21]. Предпосылки теории оказались ограничивающими, вследствие чего было признано, что она не способна полностью объяснить динамику инвестиций. Теория жесткого акселератора инвестиций не выдержала критики исследователей, и ее заменила теория гибкого акселератора инвестиций.
Теория гибкого акселератора основывается на предположении, что изменение капитала будет происходить в некоторой пропорции
относительно разницы между желаемой его величиной и текущим значением:
К - К-1 =(1 - а)(К* - К^,
где — значение величины капитала в период t, 0 < а < 1 — коэффициент пропорциональности, К* — желаемая величина капитала.
При использовании стандартного балансового соотношения между инвестициями и капиталом: Кг-Кг-1 = +8К{, где 5 — норма выбытия основного капитала. Зависимость инвестиционных расходов от желаемого уровня капитала определяется по формуле:
Ц =(1 - а)(К* - К_1} +8К<-1
Инвестиции полностью расходуются на финансирование инновационных стратегий развития плюс происходит изменение капитала до желаемого уровня. В научной литературе выделяют три модификации гибкого акселератора [5; 6; 8; 15; 16; 19]. Следует отметить, что у всех теорий гибкого акселератора есть серьезный недостаток — они не позволяют оценить влияние на инвестиции ценовых факторов, включая и цену предложения капитала. Преодолеть его были призваны кейнсиан-ская и неоклассическая теории [19]. В основе кейнсианской теории спроса на инвестиции лежит введенное Дж. М. Кейнсом понятие «предельной эффективности капитала»; речь идет о капитале, который добавляется к уже имеющемуся.
Альтернативным подходом, пришедшим на смену теории акселератора инвестиций, является неоклассическая теория инвестиций, получившая детальную проработку в моделях Йоргенсена. Неоклассическая теория основывается на оптимальной траектории движения капитала, как на желаемом его уровне в каждый период времени на основе решения задачи максимизации чистой приведенной стоимости будущей прибыли предприятия за конечной период времени. В конечном итоге модель позволяет найти функции спроса на труд, капитал, инвестиции, а также функцию предложения товаров:
Ь = Ци>, с, р), К = К(и>, с, р), Я = Я(и>, с, р), I = I (и>, с, р, ||),
где Ь — труд, К — капитал, I — инвестиции, Q — объем выпуска, а переменные ю, с, р — цены ресурсов и выпуска.
Таким образом, спрос на инвестиции зависит не только от цены капитальных ресурсов (с), но и от ее динамики. К сожалению, неоклассическая теории не позволяла найти спрос на инвестиции в явном виде, поэтому получила дальнейшее развитие в модели Дж. Тобина [1], который показал, что для организаций существует прямая зависимость между отношением стоимости компании на рынке к капиталу
и инвестициями. В сооответствии с теорией f
Тобина: 5
s
7 = F (Mt ^ * 1 1K
где It — объем инвестиций в период t; Mt — s
стоимость организации на рынке; Kt — вос- i
становительная стоимость капитала. ш
Рассмотрев существующие теории моделиро- ™
вания инвестиций, можем отметить, что в них ^
>
не учитываются не только инвестиционные < стратегии фирм, что влияет не только на во- ^ прос участия предприятия в инвестиционном < процессе, но и на сам уровень капиталовло- >= жений, но и проблема выбора инновационной ^ стратегии, а также риски. ^
Рассмотрим моделирование инновационных 2 стратегий развития, которое, с нашей точки зрения, заключается не только в разработке моделей инновационной стратегии развития социально ответственного бизнеса и ее оценки, но также в выборе системы технико-экономических показателей, характеризующих инновационное развитие, и алгоритма их расчета. Разрабатывая инновационные стратегии развития, необходимо учитывать стабильное функционирование, которое возможно при объеме прибыли, достаточном для покрытия обязательных платежей (процент по кредиту, налоги, ФОТ и др.):
nmin = ОП хКз,
где ОП — обязательные платежи, руб., Кз — коэффициент запаса. Но для активного инновационного развития и участия в социальных программах необходим более высокий уровень прибыли:
К = П — П > К
д иссоб ' min min'
где Kmin — минимальное значение коэффициента Кд; Кд — коэффициент, характеризующий внутренние параметры предприятия и инвестиционные аспекты его инновационного развития; Писсоб — прибыль, необходимая для реализации инновационной стратегии развития СОБ.
Кроме того, на наш взгляд, важно определить коэффициент устойчивости экономического роста:
УР = Пинв-—_ССср.прог,
где Пинв — часть прибыли, предназначенная социально ответственным бизнесом для инвестирования в инновационное развитие предприятия; ССср.прог — среднегодовая прогнозируемая сумма собственных средств.
Коэффициенты позволяют охарактеризовать финансовую составляющую инновационной деятельности СОБ и оценить инновационную стратегию с точки зрения ее реализации. При
^ сравнении результатов моделирования иннова-ш ционных стратегий определяется оптимальный х вариант [22; 23]. Для того чтобы оценить ин-ш новационную стратегию, на наш взгляд, необ-^ ходимо определить экономический эффект от х реализации инновационной стратегии и сопо-
1 ставить эффект двух или более разработанных ш на один и тот же временной период вариантов ™ стратегии.
Тогда, для каждого варианта стратегий Щ ,
< рассчитывается обобщенная характеристика ^ А1, при условии, что вектор показателей А =
< = {а1}, где ] = 1...Ш, определен и имеется 1= Ь = 1...п вариантов стратегий N1 ... Щ . Сравни-^ ваются варианты и выбирается более рацио-^ нальный. Для это мы предлагаем проводить
2 ранжирование обобщенного показателя А, далее определять весовые коэффициенты по формуле экспоненциального сглаживания [24]:
юг = ет -/(1 - е- ), ] = \...т.
Для Ь варианта стратегий производится оценка обобщенной характеристики Аг, в частности оценка математического ожидания А и средне-квадратического отклонения . Путем сопоставления всех вариантов стратегий осуществляется выбор наиболее рационального варианта инновационной стратегии развития СОБ.
Далее определяем модель инвестирования инновационной стратегии. При этом необходимо учитывать изменения внешней среды, определить риски инвестирования. Для этого можно воспользоваться инструментарием математического моделирования. В частности, использовать модифицированную теорему (формулу) Байеса, позволяющую определить вероятность того, что событие произошло лишь на основании косвенных (неточных) тому подтверждений:
У = Гг Х Рг 1=1Гг х Рг
где У — доля ожидаемого ущерба от реализации одной из инновационных стратегий, Г — ожидаемый ущерб по Ь направлению, р1 — вероятность возникновения инвестиционного риска.
Использование модифицированной формулы Байеса позволяет определить то стратегическое направление, которое является менее рискованным в плане величины ожидаемого ущерба. Прогнозируемый эффект Е от деятельности социально ответственного бизнеса за период реализации инновационных стратегий определим как:
Е = С - З^
где Сt — стоимостная оценка результатов инновационного развития СОБ, прогнозируемая на момент времени 1 - t; Зt — затраты на
инновационную деятельность СОБ, прогнозируемые на момент времени 1 - t.
Таким образом выбираем оптимальный вариант стратегии.
В заключение отметим, что применение модели оценки инновационной стратегии развития СОБ позволяет выбрать ее оптимальный вариант. Внедрение результатов проведенного исследования в хозяйственную практику социально ответственных предприятий показало, что это способствует повышению эффективности инновационной деятельности, ускорению инновационного развития СОБ, повышению конкурентоспособности и улучшению имиджа предприятия. Возможным направлением развития дальнейших исследований является, по нашему мнению, детализация и структуризация разработанных моделей, учитывающая специфику инновационного развития социально ответственного бизнеса.
Литература
1. Tobin J. A General Equilibrium Approach to Monetary Theory // Journal of Money, Credit and Banking. 1969. Vol. 1, N 1. P. 15-29.
2. Oulton N. Aggregate Investment and Tobin's Q: The Evidence from Britain. Oxford Economic Papers. 1981. Vol. 33, N 2. P. 177-202.
3. Devereux M., Schiantarelli F., Devereux M. Investment, financial factors and cash flow: evidence from UK panel data // 1989. NBER Working Paper. N 3116.
4. Schaller H. A Re-examination of the Q Theory of Investment Using U.S. firm data // Journal of Applied Econometrics. 1990. Vol. 5, N 4. P. 309-325.
5. Bond S., Cummins J. G. Noisy Share Prices and the Q Model of Investment // IFS Working papers, 2001. N 01/22. 40 p.: [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.econstor.eu/bitstream/10419/ 71519/1/335834868.pdf.
6. Gugler K., Mueller D. C., Yurtoglu B. B. Marginal Q, Tobin's Q, Cash flow and Investment // Southern Economic Journal. 2004. Vol. 70, N 3. P. 512-531.
7. Gehringer A. M&A waves, capital investment and Tobin's Q // Economic policy note. Flossbach von Storch Research Institute, 2015: [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.fvs-ri.com/files/m_a.pdf.
8. Verona F. The Q theory of investment: new evidence from a time-frequency analysis // Helsinki: Bank of Fin land, 2015. 50 p.: [Электронный ресурс]. Режим доступа: https: //editorialexpress .com/cgi-bin/confe-rence/download.cgi?db_name=IAAE2016&paper_id=42.
9. Ferderer J. P. The Impact of Uncertainty on Aggregate Investment Spending: An Empirical Analysis // Journal of Money, Credit and Banking. 1993. Vol. 25, N 1. P. 30-48.
10. Маневич В. Е. Монетарная динамическая модель Тобина и анализ российской экономики // Вопросы экономики. 2009. № 3. С. 70-93.
11. Fazzari S., Hubbard R. G., Petersen B. C. Financing constraints and corporate investment // Brookings Papers on Economic Activity. 1988. N 1. P. 141-195.
12. Hayashi F., Inoue T. The relation between firm growth and Q with multiple capital goods: Theory and evidence from panel data on Japanese firms // Econometrica. 1991. Vol. 59, N 3. P. 731-753.
13. Salinger M. A., Summers L. H. Tax reform and corporate investment: A microeconometric simula-
tion study, in: M. Feldstein, ed., Behavioural simulation methods in tax policy analysis. Chicago: University of Chicago Press. 1983. P. 247-288.
14. Moyen N. Investment-cash flow sensitivities: constrained versus unconstrained firms // Journal of Finance. 2004. Vol. 59, N 5. P. 2061-2092.
15. Tybout J. R. Credit Rationing and Investment Behavior in a Developing Country // The Review of Economics and Statistics. 1983. Vol. 65, N 4. P. 598-607.
16. Love I. Financial Development and Financing Constraints: International Evidence from the Structural Investment Model // Review of Financial Studies. 2003. Vol. 16, N 3. P. 765-791.
17. Ghosal V., Loungani P. Product Market Competition and the Impact of Price Uncertainty on Investment: Some evidence from US Manufacturing Industries // Journal of Industrial Economics. 1996. Vol. 44, N 2. P. 217-228.
18. Abel A. B., Blanchard O. J. The Present Value of Profits and Cyclical Movements in Investments // Econometrica. 1986. Vol. 54, N 2. P. 249-273.
19. Власов Д. С. Стратегии инвестирования российских промышленных предприятий: Автореф. дите. ... канд. экон. наук. М., 2016. 30 с.
20. Novy-Marx R. An Equilibrium Model of Investment Under Uncertainty // The Review of Financial Studies. 2007. Vol. 20, N 5. P. 1461-1502.
21. Antonakis N. Investment behaviour of firms: a critical evaluation of some important contributions // Spoudai. 1987. Vol. 37, N 4. P. 615-633.
22. Куликов И. Н. Модели финансирования инновационных технологий // Управление экономическими системами. 2015. № 8 (80): [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://uecs.ru/uecs-80-802015/item/3679-2015-08-28-07-07-34.
23. Наталуха И. Г. Стратегии оптимального хеджирования инфляционного риска в стохастических инвестиционных условиях // Финансы и кредит. 2006. № 9 (213). С. 26-29.
24. Мелихов Д. А. Моделирование инвестиционных стратегий фирм в условиях неопределенности: Автореф. дисс. ... канд. экон. наук. Волгоград, 2012. 24 с.
References
1. Tobin J. A general equilibrium approach to monetary theory. Journal of Money, Credit and Banking, 1969, vol. 1, no. 1, pp. 15-29. Available at: http:// debis.deu.edu.tr/userweb//yesim.kustepeli/dosy-alar/tobin1969.pdf.
2. Oulton N. Aggregate investment and Tobin's Q: The evidence from Britain. Oxford Economic Papers, 1981, vol. 33, no. 2, pp. 177-202.
3. Devereux M., Schiantarelli F. Investment, financial factors and cash flow: Evidence from UK panel data. NBER Working Paper, 1989, no 3116. 29p. Available at: http://www.nber.org/chapters/c11476.pdf.
4. Schaller H. A re-examination of the Q theory of investment using U.S. firm data. Journal of Applied Econometrics, 1990, vol. 5, no. 4, pp. 309-325.
5. Bond S., Cummins J. G. Noisy share prices and the Q model of investment. IFS Working Papers, 2001, no. 01/22. 40 p. Available at: https://www.econstor. eu/bitstream/10419/71519/1/335834868.pdf.
6. Gugler K., Mueller D.C., Yurtoglu B.B. Marginal Q, Tobin's Q, cash flow and investment. Southern Economic Journal, 2004, vol. 70, no. 3, pp. 512-531.
7. Gehringer A. M&A waves, capital investment and Tobin's Q. Economic Policy Note. Flossbach von Storch Research Institute, 2015. 11 p. Available at: http://www.fvs-ri.com/files/m_a.pdf.
8. Verona F. The Q theory of investment: New evidence < from a time-frequency analysis. Helsinki: Bank of ^ Finland, 2015. 50 p. Available at: https://editori- 5 alexpress.com/cgi-bin/conference/download.cgi?db_ c^ name=IAAE2016&paper_id=42. ^
9. Ferderer J. P. The impact of uncertainty on aggre- ^ gate investment spending: An empirical analysis. x Journal of Money, Credit and Banking, 1993, vol. ^ 25, no. 1, pp. 30-48. i
10. Manevich V. E. Monetarnaya dinamicheskaya model' ^ Tobina i analiz rossiyskoy ekonomiki [Tobin's monetary < dynamic model, and the analysis of Russian economy]. ^ Voprosy ekonomiki, 2009, no. 3, pp. 70-93. ^
11. Fazzari S., Hubbard R.G., Petersen B. C. Financing ^ constraints and corporate investment. Brookings ^ Papers on Economic Activity, 1988, no. 1, pp. 141- < 195. Available at: http://people.stern.nyu.edu/eo- c fek/PhD/papers/FHP_Financing_BPEA.pdf. ^
12. Hayashi F., Inoue T. The relation between firm s growth and Q with multiple capital goods: Theory o and evidence from panel data on Japanese firms. h Econometrica, 1991, vol. 59, no. 3, pp. 731-753.
13. Salinger M.A., Summers L.H. Tax reform and corporate investment: A microeconometric simulation study. Feldstein M., ed. Behavioral simulation methods in tax policy analysis. Chicago: Univ. of Chicago Press Publ., 1983, pp. 247-288. Available at: http:// www.nber.org/chapters/c7711.pdf.
14. Moyen N. Investment-cash flow sensitivities: Constrained versus unconstrained firms. Journal of Finance, 2004, vol. 59, no. 5, pp. 2061-2092.
15. Tybout J. R. Credit rationing and investment behavior in a developing country. The Review of Economics and Statistics, 1983, vol. 65, no. 4, pp. 598607.
16. Love I. Financial development and financing constraints: International evidence from the structural investment model. Review of Financial Studies, 2003, vol. 16, no 3, pp. 765-791.
17. Ghosal V., Loungani P. Product market competition and the impact of price uncertainty on investment: Some evidence from US manufacturing Industries. Journal of Industrial Economics, 1996, vol. 44, no. 2, pp. 217-228.
18. Abel A. B., Blanchard O. J. The present value of profits and cyclical movements in investments. Eco-nometrica, 1986, vol. 54, no. 2, pp. 249-273.
19. Vlasov D. S. Investment strategies of Russian industrial enterprises. Cand. econ. sci. diss. Synopsis. Moscow: HSE Publ., 2016. 30 p. (in Russ.).
20. Novy-Marx R. An equilibrium model of investment under uncertainty. The Review of Financial Studies, 2007, vol. 20, no 5, pp. 1461-1502.
21. Antonakis N. Investment behaviour of firms: A critical evaluation of some important contributions. Spoudai. Journal of Economics and Business, 1987, vol. 37, no 4, pp. 615-633.
22. Kulikov I.N. Modeli finansirovaniya innovatsionnykh tekhnologiy [Models of financing innovations]. Upravlenie ekonomicheskimi sistemami, 2015, no. 8 (80). Available at: http://uecs.ru/uecs-80-802015/item/3679-2015-08-28-07-07-34.
23. Natalukha I. G. Strategii optimal'nogo khedzhiro-vaniya inflyatsionnogo riska v stokhasticheskikh investitsionnykh usloviyakh [Strategies for optimal hedging of inflation risk in stochastic investment conditions]. Finansy i kredit, 2006, no. 9 (213), pp. 26-29.
24. Melikhov D. A. Modeling of investment strategies of firms in conditions of uncertainty. Cand. econ. sci. diss. Synopsis. Volgograd: VSTU Publ., 2012. 24 p. (in Russ.).
