CC BY
32
RUDN Journal of Economics
Вестник РУДН. Серия: Экономика
2021 Vol. 29 No. 1 114-125
http://journals.rudn.ru/economics
■
DOI 10.22363/2313-2329-2021-29-1-114-125 УДК 336.64
Научная статья / Research article
Методические аспекты оценки инвестиционной привлекательности компании
Ю.В. Немцева0, Ю.В. Ворожбицкая
Новосибирский государственный университет экономики и управления «НИНХ», Российская Федерация, 630099, Новосибирск, ул. Каменская, д. 56 El nemtseva_july@mail.ru
Аннотация. Рассмотрены проблемы выбора и применения инструментария оценки инвестиционной привлекательности компании. Показано, что в качестве критериев отбора инвестиционного проекта целесообразно использовать выборку показателей риска и доходности (привлекательности) объекта инвестирования, менее чувствительных к манипулированию отчетностью компаний-эмитентов. Выявлена тесная взаимосвязь финансовых мультипликаторов DIV/FCF, P/E Shiller, EV/EBITDA с показателями рисков, что предоставляет инвестору возможность делать дополнительные оперативные прогнозы при анализе инвестиционного проекта. Определен ряд ключевых финансовых мультипликаторов (P/S, EV/S, P/OCF, P/FCF), использовать которые в качестве критериев принятия решения об инвестировании не вполне корректно. Обоснована целесообразность использования мультипликатора EV/EBITDA для построения прогнозов о волатильно-сти доходности акций определенной компании, поскольку это единственный показатель среди выбранных для анализа финансовых мультипликаторов, который имеет взаимосвязь с коэффициентом бета. Предложены рекомендации по формированию выборки необходимых показателей (мультипликаторов) при принятии инвестиционных решений различными стейкхолдерами.
Ключевые слова: теория рычагов, систематический риск, операционный риск, внереализационный риск, финансовый риск, ключевые финансовые мультипликаторы, инвестиционная привлекательность
История статьи: поступила в редакцию 5 ноября 2020 г.; проверена 20 ноября 2020 г.; принята к публикации 12 декабря 2020 г.
Для цитирования: Немцева Ю.В., Ворожбицкая Ю.В. Методические аспекты оценки инвестиционной привлекательности компании // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Экономика. 2021. Т. 29. № 1. С. 114-125. http://dx.doi.org/10.22363/2313-2329-2021-29-1-114-125
© HeM^Ba ro.B., Boporc6^KM to.B., 2021
[¿S 0 I This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License https://creativecomn10ns.0rg/licenses/by/4.O/
Methodological aspects of evaluating a company's investment attractiveness
Yulia V. NemtsevaE, Yulia V. Vorozhbickaya
Novosibirsk State University of Economics and Management, 56 Kamenskaya St, Novosibirsk, 630099, Russian Federation El nemtseva_july@mail.ru
Abstract. The actual problems of choosing tools for risk assessment and predicted profitability (attractiveness) of an investment object are studied. There is a close relationship between the financial multipliers DIV/FCF, P/E Shiller, EV/EBITDA and risk indicators, which gives the investor the opportunity to make additional operational forecasts when analyzing an investment project. A number of key financial multipliers (P/S, EV/S, P/OCF, P/FCF) have been identified, and it is not entirely correct to use them as criteria for making an investment decision. The expediency of using the EV/EBITDA multiplier for making forecasts about the volatility of the return on shares of a certain company is justified, since this is the only indicator among the financial multipliers selected for analysis that has a relationship with the beta coefficient. Recommendations for forming a sample of necessary indicators (multipliers) when making investment decisions by various stakeholders are proposed.
Keywords: leverage theory, systematic risk, operational risk, non-operating risk, financial risk, key financial multipliers, investment attractiveness
Article history: received 5 November 2020; revised 20 November 2020; accepted 12 December 2020.
For citation: Nemtseva, Y.V., & Vorozhbickaya, Y.V. (2021). Methodological aspects of evaluating a company's investment attractiveness. RUDN Journal of Economics, 29(1), 114-125. (In Russ.) http://dx.doi.org/10.22363/2313-2329-2021-29-1-114-125
Введение
В инвестиционном аспекте российский фондовый рынок довольно сложно назвать развитым, поскольку активность инвестирования гораздо ниже, чем в европейских странах. Данное обстоятельство обусловлено целым рядом факторов, влияющих на состояние национальной экономики. Но в любой стране мира критерии принятия инвестиционных решений одинаковы, поскольку инвесторы в основном стремятся к минимизации рисков инвестирования и получению при этом доходности.
Актуальной для инвестора представляется проблема выбора инструментов оценки риска и прогнозируемой доходности (привлекательности) объекта инвестирования. Сформированная инвестором выборка показателей риска и доходности (привлекательности) используется в качестве критериев выбора оптимального, на взгляд инвестора, варианта инвестирования. Такая выборка, по мнению авторов, должна включать показатели, отражающие не только реалии и результаты ведения бизнеса, но также учитывающие возможность манипулирования отчетностью компаний-эмитентов. По оценкам специалистов, достоверность бухгалтерской (финансовой) отчетности не может быть
обеспечена качеством бухгалтерской информационной системы. При принятии решения инвестор не должен забывать, что рассчитанные значения показателей требуют осторожного к себе отношения и анализа текущей ситуации на рынке.
В статье в качестве объектов инвестирования рассмотрены акции компаний «первого эшелона», еще их называют «голубые фишки». Проанализированы данные финансовой отчетности пятнадцати крупнейших российских публичных акционерных обществ: «Аэрофлота», «Татнефти», «Сургутнефтегаза», ГМК «Норильский никель», «Газпрома», «Северстали», «Транснефти», «Русгидро», «Ростелекома», МТС, Магнитогорского металлургического комбината, «Уралкалия», «Роснефти», «Лукойла», группы НЛМК.
На основе данных публичной отчетности определены риск и инвестиционная привлекательность указанных компаний. Инвестиционная привлекательность бизнеса независимо от его масштаба оценена с помощью производных финансовых показателей - мультипликаторов. Рассчитаны несколько видов рычагов, соответствующих определенному типу риска компании: операционный, финансовый, внереализационный, интегральный (общий внутренний риск), систематический.
Обзор литературы
Проблемам методологии оценки инвестиционной привлекательности организации и рисков, присущих различным сторонам деятельности компании, посвящены многочисленные исследования широкого круга авторов. Исследования К. Уолша, В.В. Чечина, А.С. Шапкина, Е.В. Люц подтверждают, что оценка стоимости бизнеса является рыночной необходимостью в условиях изменчивой конъюнктуры экономики. Необходимость системного анализа стоимости компании с использованием совокупности финансовых мультипликаторов обоснована в работах Е.В. Чирковой, В.Г. Когденко.
Виды и структура рисков компании на основе показателей эффектов рычагов проанализированы в работе В.Г. Ионина и Н.Ю. Николаевой. Взаимосвязь различных видов прибыли и рисков в теории рычагов явилась предметом исследования А.В. Беккера, Ю.В. Ворожбицкой, Е.Д. Шипуновой. Роль и значение финансовых мультипликаторов в оценке стоимости компании показаны в работах О.А. Землянского, И.В. Косоруковой.
Факты, причины и последствия искажения или вуалирования данных бухгалтерской (финансовой) изложены в работах М.А. Алексеева, А.О. Пав-люк, Н.В. Ферулева.
При проведении исследования данные финансовой отчетности публичных акционерных обществ извлечены из системы комплексного раскрытия информации об эмитентах и профессиональных участниках фондового рынка (СКРИН, http://www.skrin.ru).
Методы и подходы
В процессе работы над статьей применялись методы математического и корреляционного анализа, экспертных оценок, коэффициентный метод, а также описание, сравнение, группировка и системный подход.
Расчет показателей ключевых финансовых мультипликаторов P/E Shiller, P/S, EV/EBITDA, P/BV, EV/S, P/FCF, P/OCF, DIV/FCF для оценки инвестиционной привлекательности бизнеса осуществлялся с использованием методов сравнения, группировки и коэффициентного метода.
Для расчета рычагов, соответствующих операционному, финансовому, внереализационному, интегральному и систематическому видам рисков организации, применялись математический и метод экспертных оценок.
Для оценки связи между ключевыми мультипликаторами компании и ее рисками использован статистический корреляционный анализ. При установлении связи «риск - мультипликатор» у инвестора появляется возможность более оперативно и корректно проводить инвестиционный анализ, а у внутреннего топ-менеджмента воздействовать на показатель риска и управлять им через определенный коэффициент.
Результаты
Гипотеза исследования состоит в том, что низкий уровень риска увеличивает стоимость и, соответственно, инвестиционную привлекательность организации. Авторы руководствовались следующей логикой. Небольшой уровень риска компании провоцирует снижение систематического риска (бета-коэффициента). Данное обстоятельство объясняется тем, что невысокие показатели риска делают компанию более устойчивой, в том числе и относительно рынка. Снижение бета, в свою очередь, снизит показатель требуемой доходности, согласно модели САРМ, что увеличит стоимость компании, следовательно, инвестиционная привлекательность компании возрастет.
В соответствии с гипотезой осуществлена проверка наличия связи между уровнем риска компании и показателями финансовых мультипликаторов в 2014-2018 годах. Анализируемый период времени характеризуется в том числе наложением геополитического обострения и циклического инвестиционного спада. Выявленные закономерности представляют интерес для различных стейкхолдеров, способствуя принятию взвешенных инвестиционных решений в настоящем и будущем.
Цель исследования - в развитии методических основ оценки инвестиционной привлекательности компании для принятия обоснованных инвестиционных решений.
Для достижения цели решен ряд задач:
- проверена выдвинутая гипотеза;
- оценены и проанализированы значения ряда показателей, используемых в качестве критериев принятия инвестиционных решений;
- предложены рекомендации инвесторам по выбору показателей, используемых в качестве критериев принятия решения о вложении средств в акции той или иной компании.
В рамках классического финансового анализа выделяют два основных вида рычага - производственный (операционный) и финансовый. Каждый рычаг соответствует определенному риску компании и имеет определенную формулу для расчета.
Для расчета рычага используется величина выручки. Выручка зависит от цены и объема реализации продукции и не может учесть прочие доходы
компании, имеющие зачастую нерегулярный характер. Поэтому целесообразно добавить к анализу эффекты общего и внереализационного (связанного с прочими доходами и расходами компании) рычагов для учета соответствующих видов риска (табл. 1).
Таблица 1
Виды рычагов [Table 1. Types of levers]
Название рычага (риска) [The title of the lever] Обозначение [Designation] Формула для расчета [The formula for calculating]
Операционный [Operating] DOL DOL = Л0'(%), AS(%) где OI - операционная прибыль; S - выручка [where OI is operating profit; S - revenue]
DFL = AEPS(%) - ANH AEBIT ( %) AEBIT ( %)'
Финансовый [Financial] DFL где EBIT - прибыль до уплаты процентов и налогов; NI - чистая прибыль [where EBIT is earnings before interest and taxes; NI - net profit]
Внереализационный [Non-operating] DDL DDL - aEBIT(%) A OJ(%)
Общий (интегральный) [Integral] DTL DOL*DFL*DDL
Источник: составлено авторами. Source: compiled by the authors.
Оценка стоимости бизнеса - перманентный процесс в условиях турбулентности и быстро меняющейся конъюнктуры экономики. «Оценочная» формула расчета стоимости капитала компании характеризует стоимость капитала с учетом рыночного риска. Однако показатели, на основе которых происходит оценка компании с точки зрения рынка (финансовые мультипликаторы), принято считать более объективными индикаторами. Аналитики не рекомендуют осуществлять анализ стоимости компании исходя из оценки только одного мультипликатора. Его следует проводить системно и комплексно, охватывая несколько видов наиболее распространенных и менее подверженных манипуляциям финансовым мультипликаторам.
К ключевым финансовым мультипликаторам относят P/E Shiller, P/S, EV/EBITDA, P/BV, EV/S, P/FCF, P/OCF, DIV/FCF, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки. Преимущества мультипликаторов P/S, EV/S, P/BV, рассчитанных с использованием балансовых показателей, в том, что балансовые показатели, используемые для расчета величины мультипликаторов, менее подвержены бухгалтерским манипуляциям с отчетностью, не учитывают локальные изменения бизнеса. С другой стороны, показатели не учитывают доходность бизнеса, на балансовую оценку влияют особенности бухгалтерского учета в компании.
Для оценки инвестиционной привлекательности в рамках исследования использованы значения ключевых финансовых мультипликаторов российских публичных акционерных обществ «первого эшелона».
Оценим взаимосвязь между определенным видом риска компании и финансовым мультипликатором с помощью коэффициента парной корреляции
(табл. 2). Цветом в таблице выделены значения коэффициента корреляции, позволяющие делать выводы о наличии определенной связи.
Таблица 2
Значения корреляции между финансовыми мультипликаторами и рычагами рисков крупнейших российских ПАО в 2014-2018 годах [Table 2. Correlation values between financial multipliers and risk levers of the largest Russian PJSCs in 2014-2018]
Мультипликатор [Multiplier] P/E Shiller P/S P/BV EV/S EV/EBITDA P/OCF DIV/FCF P/FCF
2014
DOL 0,15 -0,38 -0,45 -0,38 -0,22 0,17 0,23 -0,23
DFL 0,62 0,63 0,65 0,64 0,58 0,22 -0,38 -0,11
DDL -0,11 -0,09 0,11 0,02 -0,11 0,31 -0,27 -0,13
DTL 0,47 0,45 0,2 0,24 0,21 0,25 0,13 -0,48
2015
DOL DFL -0,4 0 -0,3 -0,1 -0,1 -0,8 -0,3 0,2 -0,3 0,5 0 0,1 0,1 -0,3 -0,1 0
DDL 0,4 0,2 0,1 0,1 0,2 0,1 -0,2 0,2
DTL -0,7 -0,7 -0,2 -0,6 -0,3 0 0 -0,4
2016
DOL 0 -0,1 0,1 -0,3 -0,4 0,1 0,2 -0,2
DFL -0,3 -0,1 0,1 0,1 0 0 -0,3 -0,5
DDL -0,5 0,1 -0,1 0,1 0,4 0,2 0,2 0,1
DTL -0,3 0,1 0,2 0 -0,1 0 0,4 0
2017
DOL 0,4 0,2 -0,1 0,2 0,1 -0,2 0,3 -0,1
DFL DDL DTL -0,1 0,1 -0,1 0 0,5 0,6 0,2 0 0 0
0,3 0,4 -0,2 -0,3 0 0,2 -0,5 0,6 -0,5 0,7 0 0,4 0,3 0
2018
DOL 0 0,2 0,2 0 0 0,1 0,5 0,1
DFL 0,3 -0,4 0 -0,1 -0,7 0,4 0,3 -0,3
DDL -0,1 0 -0,1 -0,3 -0,6 -0,1 -0,1 0,1
DTL 0,4 0,2 0,2 0,3 0,4 0,1 0,5 0,1
Источник: составлено авторами. Source: compiled by the authors.
Результаты анализа в рассматриваемый период времени позволяют сделать ряд выводов. В 2014 году финансовый рычаг чаще остальных показателей рисков демонстрировал взаимосвязь с показателями стоимости компании. Сильную прямую связь показывает данный рычаг с мультипликаторами P/E Shiller, P/S, P/BV, EV/S и EV/EBITDA. Поскольку в современном мире рынки довольно сильно политизированы, внимание именно финансовому риску компаний в 2014 году, вероятно, было обусловлено рядом политических событий, среди которых выборы президента Украины, которые закончились серьезными восстаниями на Майдане, включением Крыма в состав РФ и пр. Последующие за присоединением Крыма экономические санкции ослабили позиции рубля на рынках и ограничили возможности России и ее поддержку на мировой арене. Соответственно, финансовый риск в 2014 году непосредственно влиял на оценку компаний с позиции рынков.
В 2015 году интегральный рычаг оказывал сильное обратное влияние на все финансовые мультипликаторы компаний, за исключением P/BV, DIV/FCF и P/OCF. Это объясняется тем, что компании перестраивали производственную деятельность и адаптировались к работе в условиях санкций. Спустя год внутренние риски компаний на показатели оценки рыночной стоимости уже практически не влияли. Россия перешла к политике импортозамещения и протекционизма. В достаточно короткие сроки много производственных отраслей адаптировали объемы производства и цены под внутреннее потребление. Выборы президента США в 2016 году также способствовали послаблению санкций по отношению к России.
К 2017 году появилась преимущественно прямая зависимость показателя внереализационного рычага от показателей, оценивающих рыночную стоимость компании. Причина подобного в том числе в укреплении позиции рубля из-за политики ЦБ РФ, а также улучшения взаимоотношений между США и Россией. Происходила диверсификация экономики, компании могли получать доходы или нести убытки преимущественно от прочих видов деятельности или от курсовых разниц. Что касается интегрального рычага, то здесь ситуация в части направления связи неоднозначна, но все доходные показатели мультипликаторов имели умеренную взаимосвязь с общим рычагом.
Как было отмечено выше, нельзя утверждать, что информация бухгалтерской (финансовой) отчетности компании абсолютно достоверна и всегда совпадает с фактическим положением дел. Необходимо учитывать возможные искажения информации в силу распространения манипулирования данными отчетности, особенно в кризисные периоды. Поэтому из анализа авторами был исключен мультипликатор P/BV, поскольку он является балансовым и легче подвергается искажению. Также исключены мультипликаторы P/S и EV/S по причине отсутствия корреляции показателей «выручка» и «доходность акционеров». Отсеяны показатели P/OCF, P/FCF как не имеющие существенной связи с показателями рычагов. Итоги корреляционного анализа по презентативным показателям представлены в табл. 3.
Наиболее сильное влияние на рыночную стоимость компании в анализируемый период времени оказывали финансовый и общий рычаги.
Операционный, финансовый, внереализационный и общий рычаги характеризуют внутренний риск компаний, который так или иначе возможно регулировать решениями внутреннего менеджмента компании. Систематический же риск оценивает компанию с позиции рынка, когда ее доходность сравнивается со средней доходностью рынка. Этот риск считается внешним. Аналогично предыдущему этапу исследования оценим взаимосвязь между показателями стоимости компаний и их систематическим риском.
Результаты оценки характера связи между значениями мультипликаторов и бета-коэффициентом акций компаний-эмитентов представлены в табл. 4.
Результаты анализа обнаружили значимую обратную связь бета и мультипликатора EV/EBITDA на протяжении рассматриваемого периода, за исключением 2018 года. С ростом показателя мультипликатора компании снижается ее систематический риск. В целом крупные российские акционерные общества становятся менее «рисковыми» при увеличении их стоимости, которая выражается мультипликатором EBITDA. Следует отметить, что пока-
затель EBITDA более устойчив к манипулированию, чем показатель чистой прибыли, поскольку последним проще манипулировать из-за большого числа составляющих. Возможно, EBITDA, как более точный показатель, чаще используют инвесторы, что обусловливает более явную, чем у других показателей, связь с систематическим риском.
Другие мультипликаторы, которые были выбраны ранее как наиболее презентативные - DIV/FCF, P/E Shiller - показывают очень слабую зависимость от уровня бета (см. рисунок).
Таблица 3
Значения корреляции между презентативными финансовыми мультипликаторами и рычагами рисков крупнейших российских ПАО в 2014-2018 годах [Table 3. Correlation values between presentation financial multipliers and risk levers of the largest Russian PJSCs in 2014-2018]
Год [Year] Мультипликатор [Multiplier] DOL DFL DDL DTL
P/E Shiller 0,15 0,62 -0,11 0,47
2014 EV/EBITDA -0,22 0,58 -0,11 0,21
DIV/FCF 0,23 -0,38 -0,27 0,13
P/E Shiller -0,4 0,0 0,4 -0,7
2015 EV/EBITDA -0,3 0,5 0,0 -0,3
DIV/FCF 0,1 -0,3 -0,2 0,0
P/E Shiller 0,0 -0,3 -0,5 -0,3
2016 EV/EBITDA -0,4 0,0 0,4 -0,1
DIV/FCF 0,2 -0,3 0,2 0,4
P/E Shiller 0,4 -0,1 0,3 0,4
2017 EV/EBITDA 0,1 0,6 0,6 -0,5
DIV/FCF 0,3 0,0 0,4 0,3
P/E Shiller 0,0 0,3 -0,1 0,4
2018 EV/EBITDA 0,0 -0,7 -0,6 0,4
DIV/FCF 0,5 0,3 -0,1 0,5
Источник: составлено авторами. Source: compiled by the authors.
Таблица 4
Значение корреляции между бета-коэффициентом и финансовыми мультипликаторами крупнейших российских ПАО в 2014-2018 годах [Table 4. Correlation value between the beta coefficient and financial multipliers of the largest Russian PJSCs in 2014-2018]
Бета P/E Shiller P/S P/BV EV/S EV/EBITDA P/OCF DIV/FCF P/FCF
2014 -0,1 -0,2 0,0 -0,3 -0,3 0,1 0,1 0,0
2015 0,1 -0,1 0,1 -0,3 -0,4 0,2 0,0 0,0
2016 -0,1 -0,4 0,1 -0,5 -0,3 -0,1 0,2 0,1
2017 -0,1 0,1 -0,2 0,2 -0,4 0,3 -0,2 -0,1
2018 -0,3 0,0 0,4 0,1 0,1 0,3 0,0 -0,2
Источник: составлено авторами. Source: compiled by the authors.
0,3 0,2
Рис. Значения корреляции между финансовыми мультипликаторами и бета-коэффициентом крупнейших российских ПАО в 2015-2018 годах [Figure. Corrélation values between financial multipliers and the beta coefficient of the largest Russian PJSCs in 2015-2018]
Источник: составлено авторами.
Source: compiled by the authors.
Можно утверждать, что зависимость между показателями финансовых мультипликаторов и внутренних рисков компаний существует. Инвестору необходимо понимание, какой из рисков в большей степени может провоцировать изменение стоимости компании с позиции рынка, для чего требуется анализ конъюнктуры рынка, политической и экономической ситуации в целом. Очевидно, в разных условиях меняется вероятность возникновения разных видов рисков. Необходимо анализировать, какой именно из видов рисков наиболее вероятен, так как он и повлечет изменение показателей мультипликаторов.
Явной взаимосвязи бета-коэффициента с финансовыми мультипликаторами нет - только один финансовый мультипликатор (EV/EBITDA) показал взаимосвязь с бета. Возможно, это связано с тем, что модель САРМ слишком теоретизирована. Фактическое же положение дел на рынке и в компаниях имеет большую вариативность, которая связана с множеством факторов: конкуренцией, политическими изменениями в различных странах, манипулированием отчетностью и пр.
Таким образом, гипотеза исследования подтверждена частично. Сформирована выборка финансовых мультипликаторов, которым необходимо уделять особое внимание при оценке инвестиционной привлекательности компании. Выборка основана на тесной взаимосвязи выделенных мультипликаторов с показателями рисков, что предоставляет инвестору возможность делать дополнительные оперативные прогнозы при анализе инвестиционного проекта.
Заключение
Результаты исследования позволяют сформировать ряд выводов и предложить некоторые рекомендации по принятию обоснованных инвестиционных решений различными стейкхолдерами.
Во-первых, в работе удалось определить ряд ключевых финансовых мультипликаторов, оценивающих инвестиционную привлекательность компании
с учетом рисков. В эту выборку попали P/E Shiller, EV/EBITDA, DIV/FCF. Данные показатели наиболее тесно связаны с показателями внутренних рисков компаний.
Во-вторых, взаимосвязи бета-коэффициента и выбранных для анализа финансовых мультипликаторов обнаружено не было. Либо выделенные пре-зентативные мультипликаторы не учитываются моделью взаимосвязи риска и доходности (САРМ), что делает анализ систематического риска менее объективным, либо модель САРМ теоретизирована и не учитывает фактические особенности рынка.
В-третьих, для построения прогнозов о волатильности доходности акций определенной компании целесообразно использовать мультипликатор EV/EBITDA, поскольку это единственный показатель среди выбранных для анализа финансовых мультипликаторов, который имеет взаимосвязь с коэффициентом бета.
Целесообразным представляется проведение дальнейших исследований с целью формирования выборки финансовых мультипликаторов для оценки инвестиционной привлекательности компании участниками рынка с учетом экономической ситуации. Результаты исследования представляют интерес в том числе для топ-менеджмента организации. Управленческое воздействие на компанию, направленное на регулирование величины мультипликаторов, дает возможность в какой-то степени регулировать и привлекательность компании для инвесторов.
Список литературы
Алексеев М.А., Савельева М.Ю., Слайковский С.А. Влияние манипулирования финансовой отчетностью на оценку стоимости компании // Сибирская финансовая школа. 2017. С.107-110.
Беккер А.В., Ворожбицкая Ю.В., Шипунова Е.Д. Взаимосвязь различных видов прибыли и рисков в теории рычагов // Гуманизация современной науки: исследования, инновации, образование: материалы XII Всероссийской научно-практической конференции (Уфа, 12 апреля 2016 г.). Уфа: Аэтерна, 2016. С. 219-225. Бусов В.И., Землянский О.А., Поляков А.П. Оценка стоимости предприятия (бизнеса):
учебник для бакалавров / под общ. ред. В.И. Бусова. М.: Юрайт, 2013. 430 с. Ионин В.Г., Николаева Н.Ю. Анализ структуры рисков компании на основе показателей
эффектов рычагов // Вестник НГУЭУ. 2017. № 2. С. 274-292. Когденко В.Г. Методика анализа эффекта сопряженного рычага по данным финансовой
отчетности // Аудит и финансовый анализ. 2008. № 3. С. 44-52. Косорукова И.В., Секчева С.А., Шуклина М.А. Оценка стоимости ценных бумаг и бизнеса: учебное пособие. М.: Московская финансово-промышленная академия, 2015. 672 с. Люц Е.В. Методический подход к регулированию доверительного управления на рынке ценных бумаг Российской Федерации: автореф. дис. ... канд. экон. наук. Новосибирск, 2020.
Павлюк А. О. Сравнительные характеристики искажения бухгалтерской отчетности в компаниях // Экономика, управление и право: инновационное решение проблем: сборник статей победителей VIII Международной научно-практической конференции (Пенза, 25 мая 2017 г.). Пенза: Наука и просвещение, 2017. С. 138-141. Уолш К. Ключевые показатели менеджмента: как анализировать, сравнивать и контролировать данные, определяющие стоимость компании / пер. с англ. 2-е изд. М.: Дело, 2001. 360 с.
Ферулев Н.В., Штефан М.А. Выявление фактов фальсификации финансовой отчетности в российских компаниях: анализ применимости моделей Бениша и Роксас // Российский журнал менеджмента. 2016. Т. 14. № 3. С. 49-70.
Чечин В.В. Инвестиционные предпочтения частных инвесторов как основа принятия решения на рынке ценных бумаг: автореф. дис. ... канд. экон. наук. Новосибирск, 2017.
Чиркова Е.В. Как оценить бизнес по аналогии: методологическое пособие по использованию сравнительных рыночных коэффициентов при оценке бизнеса и ценных бумаг. М.: Альпина Бизнес Букс, 2017. 320 с.
Шапкин А.С., Шапкин В.А. Экономические и финансовые риски: оценка, управление, портфель инвестиций: учебное пособие. 9-е изд. М.: Дашков и К, 2013. 543 с.
References
Alekseev, M.A., Savelyeva, M.Yu., & Slaykovskiy, S.A. (2017). Vliyanie manipulirovaniya finansovoy otchetnost'yu na otsenku stoimosti kompanii [The impact of manipulating financial statements on the company's valuation]. Siberian Financial School, (5), 107-110.
Becker, A.V., Vorozhbitskaya, Yu.V., & Shipunova, E.D. (2016). Vzaimosvyaz' razlichnykh vidov pribyli i riskov v teorii rychagov [The relationship of various types of profit and risks in the theory of leverage]. Humanization of Modern Science: Research, Innovation, Education: Materials of the XII All-Russian Scientific and Practical Conference (Ufa, April 12, 2016) (pp. 219- 225). Ufa: Aeterna Publ.
Busov, V.I., Zemlyanskiy, O.A., & Polyakov, A.P. (2013). Otsenka stoimosti predpriyatiya (biznesa) [Valuation of an enterprise (business)]. Moscow, Yurayt Publ.
Chechin, V.V. (2017). Investitsionnye predpochteniya chastnykh investorov kak osnova prinyatiya resheniya na rynke tsennykh bumag [Investment preferences of private investors as the basis for decision-making on the securities market] (Abstract of the Dissertation of the Candidate of Economic Sciences). Novosibirsk.
Chirkova, E.V. (2017). Kak otsenit' biznes po analogii: Metodologicheskoe posobie po ispol'-zovaniyu sravnitel'nykh rynochnykh koeffitsientovpri otsenke biznesa i tsennykh bumag [How to evaluate a business by analogy: A methodological guide to the use of comparative market coefficients in evaluating businesses and securities]. Moscow, Al'pina Biznes Buks Publ.
Ferulev, N.V., & Shtefan, M.A. (2016). Vyyavlenie faktov fal'sifikatsii finansovoy otchetnosti v rossiyskikh kompaniyakh: Analiz primenimosti modeley Benisha i Roksas [Identification of falsification of financial statements in Russian companies: Analysis of the applicability of the Benisha and Roxas models]. Russian Management Journal, (3), 49-70.
Ionin, V.G., & Nikolaeva, N.Yu. (2017). Analiz struktury riskov kompanii na osnove poka-zateley effektov rychagov [Analysis of the company's risk structure based on leverage effects indicators]. VestnikNSUEM, (2), 274-292.
Kogdenko, V.G. (2008). Metodika analiza effekta sopryazhennogo rychaga po dannym finansovoy otchetnosti [Methodology for analyzing the effect of the conjugate lever based on financial statements]. Audit and Financial Analysis, (3), 44-52.
Kosorukova, I.V., Sekcheva, S.A., & Shuklina, M.A. (2015). Otsenka stoimosti tsennykh bumag i biznesa [Valuation of securities and businesses]. Moscow, Moscow Academy of Finance and Industry.
Lyuts, E.V. (2020). Metodicheskiy podkhod k regulirovaniyu doveritel'nogo upravleniya na rynke tsennykh bumag Rossiyskoy Federatsii [Methodological approach to the regulation of trust management in the securities market of the Russian Federation] (Abstract of the Dissertation of the Candidate of Economic Sciences). Novosibirsk.
Pavlyuk, A.O. (2017). Sravnitel'nye kharakteristiki iskazheniya bukhgalterskoy otchetnost'yu v kompaniyakh [Comparative characteristics of distortion of the accounting reporting in companies]. Economics, Management and Law: Innovative Problem Solving: A Collection of Articles by the Winners of the VIII International Scientific and Practical Conference (Penza, May 25, 2017) (pp. 138-141). Penza, Nauka i prosveshchenie Publ.
Shapkin, A.S., & Shapkin, V.A. (2013). E'konomicheskie i finansovye riski: Otsenka, uprav-lenie, portfel' investitsiy [Economic and financial risks: Assessment, management, investment portfolio]. Moscow, Dashkov i K Publ.
Walsh, K. (2001). Klyuchevye pokazateli menedzhmenta: Kak analizirovat', sravnivat' i kont-rolirovat' dannye, opredelyayushchie stoimost' kompanii [Key management indicators: How to analyze, compare and control the data that determine the value of the company]. Moscow, Delo Publ.
Сведения об авторах I Bio notes
Немцева Юлия Владимировна, кандидат экономических наук, доцент кафедры корпоративного управления и финансов Новосибирского государственного университета экономики и управления «НИНХ». E-mail: nemtseva_july@mail.ru.
Ворожбицкая Юлия Валерьевна, магистрант 2-го года обучения кафедры корпоративного управления и финансов Новосибирского государственного университета экономики и управления «НИНХ». E-mail: vorozhbickaya@ yandex.ru
Yulia V. Nemtseva, PhD in Economics, Do-cent of the Department of Corporative Management and Finance of the Novosibirsk State University of Economics and Management. E-mail: nemtseva_july@mail.ru.
Yulia V. Vorozhbickaya, 2nd-year master's student of the Department of Corporative Management and Finance of the Novosibirsk State University of Economics and Management. E-mail: vorozhbickaya@yandex.ru.
