CC BY
0Методологические основания применения инструментария поведенческих финансов в процессе оценки стоимости бизнеса
Помулев Александр Александрович,
кандидат экономических наук, доцент, доцент ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации» E-mail: me@pomulev.ru,
Традиционные методы оценки стоимости бизнеса часто основываются на предположениях о рациональности инвесторов и эффективных рынках. Однако поведенческие финансы подчеркивают, что инвесторы могут принимать решения на основе эмоций и в условиях когнитивных искажений. Понимание этих аспектов становится важным для более точной оценки бизнеса. В статье рассмотрен инструментарий современных поведенческих финансов и его роль в процессе стоимостной оценки. Данный инструментарий активно используется в исследовании процесса принятия решений в инвестиционных целях и при оценке финансовых активов. В работе проведен анализ современного инструментария поведенческих финансов и сформулированы постулаты его применения в процессе оценки стоимости бизнеса. Статья будет полезна практикующим специалистам в области оценки бизнеса и исследователям.
Ключевые слова: поведенческие финансы, поведенческая стоимостная оценка, оценка стоимости бизнеса.
Введение
Многие рыночные явления, такие как пузыри или резкие падения цен, не всегда объясняются традиционными теориями. Рефлексивные процессы могут возникать из-за различных факторов, которые связаны с психологией индивидуумов, когнитивными искажениями, информационными асимметриями. Поведенческие финансы представляют собой область исследований, объединяющую финансовую теорию и психологию, с целью понимания того, как когнитивные искажения (эффект якоря, фреймин-га, ошибка доступности информации и другие [1]) и эмоциональные факторы влияют на принятие финансовых решений.
Современной наукой достаточно хорошо изучены и структурированы типы поведения индивидуумов. Однако дискуссионными остаются вопросы относительно подходов к измерению эмоций и их влияния на стоимость бизнеса. Учет эмоционального фона и других поведенческих аспектов может способствовать разработке опережающих индикаторов, которые позволят спрогнозировать финансовые результаты и определить стоимость бизнеса.
Цель данной статьи - провести анализ современного инструментария поведенческих финансов и сформулировать постулаты его применения в процессе оценки стоимости бизнеса.
Основная часть
Современный инструментарий поведенческих финансов разрабатывался последовательно и нашел свое отражение в ряде работ.
Первая среди них - теория перспектив (Prospect Theory), разработанная Д. Канеманом и А. Тверски [2]. Данная теория «описывает, как люди оценивают потенциальные выигрыши и потери, и делает акцент на субъективизме. Люди склонны переоценивать низкие вероятности возникновения альтернатив и недооценивать высокие вероятности» [3].
Теория ограниченной рациональности (Bounded Rationality), предложенная Гербертом Саймоном [4], учитывает ограничения когнитивных способностей и информации при принятии решений. Теория объясняет, что индивидуумы при принятии решения пытаются найти удовлетворительное решение,
см
о- но не оптимальное.
В научной статье Olsen R [5] отмечено, что те-g ория поведенческих финансов может помочь объ-
яснить загадку волатильности курсов акций и объяснить доминирование субъективной ожидаемой
полезности и рациональности в финансах. В классических финансах традиционно доминируют концепции субъективной ожидаемой полезности и рациональности.
Современные теории хаоса и адаптивного принятия решений в области поведенческих финансов могут пролить свет на загадку колебаний цен на акции.
В статье Богатырева С.Ю. [6] отмечено, что «поведенческая оценка финансовых активов под влиянием эмоциональных факторов может улучшить процесс принятия решений по управлению стоимостью на современных рынках». В исследовании С.Ю. Богатырева анализируются диапазоны определенных значений с учетом коэффициента бета, применяемого для оценки ставки дисконтирования в рамках модели САРМ. Это позволяет получить поведенческую ставку дисконтирования и рыночную стоимость активов на рынках с учетом поведенческих факторов. Автор разработал и внедрил методику измерения эмоционального тона новостей и интегрировал методы оценки поведенческой беты в соответствии с поведенческими теориями Херша Шефрина и Меира Статмана.
В статье Е.А. Федоровой [7] рассматривается, как тональность освещения антироссийских санкций в зарубежных СМИ сказывается на процентных ставках по кредитам и депозитам российских коммерческих банков.
В работе Д.О. Афанасьева [8] анализируется влияние тональности представления России в международных средствах массовой информа-
ции на рыночный курс рубля к доллару США, при этом применялись метод «мешка слов» и пять различных словарей, а также модель ARMAX-GARCH.
В исследовании Alanyali, M., Moat, H. и Preis, T.
[9] сделан вывод о том, что количество упоминаний финансовых новостей имеет положительную корреляцию с объемом торгов акциями как до их публикации, так и в день выхода. Установлена положительная связь между ежедневным числом упоминаний компании в Financial Times и объемом сделок с ее акциями как накануне выхода новостей, так и в день их публикации. Таким образом, изменения на финансовых рынках и новости оказывают взаимное влияние.
Schumaker, R., Zhang, Y., Huang, C., & Chen, H.
[10] делают вывод, что с использованием финансовых новостей с негативным настроем легче предсказать направление цены, при этом доходность торгов составляет 3,04%, возможно, из-за того, что рыночные трейдеры действуют противоположно. Изучив роль авторского тона в статьях о финансовых новостях, обнаружили, что статьи с негативным настроем легче всего предсказывали направление цены (50,9% против 50,0% вероятности в одиночку) и доходность торговли в 3,04%.
Очевидно, что на цены акций, кроме фундаментальных факторов, влияют также и настроения инвесторов, решающих какие акции им покупать. Но инвесторы - это люди (торговых роботов мы не рассматриваем). А поведение людей очень изменчиво, особенно в зависимости от сформированного новостного фона.
Рис. 1. Динамика рынка и поведение типичного инвестора при принятии решений. "Американские горки эмоций"
Источник: Behavioural Finance for Private Banking [11], Why Investors are Irrational, According to Behavioral Finance [12]
Общие глобальные исследования Торстена Хен-са и Кремена Бахманна в части поведенческих финансов для банковского дела [11 ] делают следующие выводы:
1. решения отдельных людей могут быть иррациональными и отличаться от того, что предполагали предыдущие теории.
2. решения отдельных людей могут быть систематически ошибочными, потому что ими движут эмоции или недопонимание, или потому что люди используют неподходящие эмпирические правила, также называемые эвристикой, для обработки информации и принятия решений.
сз о
со £
m Р сг
СТ1 А
=Е
о. в
"Я1 СМ О
см
3. часто наблюдается ситуация, когда люди применяют успешные эвристики из других областей, не оценивая их эффект в области инвестиций. Одним из примеров последнего является адаптивное обучение, которое очень успешно применяется во многих повседневных ситуациях, таких как выбор еды. Человек пробует новое вино. Если кому-то это нравится, он покупает это снова. Однако в финансах это приводит к покупке активов, когда они дорогие, и продаже их, когда они дешевые, как иллюстрируют американские горки (рисунок 1). При этом авторы исследования [11, 12] выделяют следующие ключевые моменты, являющиеся причинами приведенных американских горок:
- чрезмерная самоуверенность
- неприятие потерь
- построение портфеля и диверсификация
- неправильное использование информации
- культурные различия в инвестировании Анализ работ по поведенческим финансам [11;
13; 14; 15; 16] приводит к следующим результатам:
1. основным инструментарием анализа поведенческих финансов являются работы по традиционной теории равновесия Вальраса, основанной на гипотезе полной рациональности участников рынка. Вместо максимизации обычно ненаблюдаемых индивидуальных функций полезности инвесторам предлагается использовать модели стратегического поведения в зависимости от их индивидуальной психологии. Модели, рассматриваемые в этой области, сочетают элементы эволюционной теории игр и стохастических динамических игр.
2. некоторые исследователи рассматривают различные когнитивные и эмоциональные предубеждения, жертвами которых часто становятся инвесторы, как их культурную зависимости, которая влияет на принятие инвестиционных решений. То есть существует культурная связь, влияющая на склонность инвестора к риску и уровень неприятия потерь.
Выводы второго пункта основаны на международных различиях в неприятии потерь, согласно исследованию японских ученых в 2010 году, в рамках которого были «изучены временные предпочтения, рискованное поведение и поведенческие предубеждения почти 7000 инвесторов в более чем 50 странах» [15]. В ходе исследования было выявлено, что инвесторы в англосаксонских странах проявляют наибольшую терпимость к потерям, тогда как инвесторы Восточной Европы испытывают сильное неприятие к убыткам.
Интересно, что отдельное исследование, проведенное в Соединенных Штатах, Германии, Японии и Таиланде, показало, что управляющие активами из стран, избегающих неопределенности, воздерживаются от формирования своих портфелей настолько свободно, насколько им это может быть позволено, и пытаются компенсировать неопределенность интенсивными исследовательскими усилиями [16]. Отсюда был сделан вывод, что действия управляющих активами, в большей степени
избегающих неопределенности, могут не сильно отклоняться от рыночного индекса.
Характерно, что из изученных стран в Японии был самый высокий уровень избегания неопределенности, в то время как в США был самый низкий уровень [16]. Соответственно, знание о таких поведенческих предубеждениях дает возможность предпринимать действия в попытке смягчить их последствия (через использование обратной связи, контрольных списков для принятия решений и аналогичных мер для повышения шансов на успех инвестиций).
Таким образом, можно резюмировать следующие направления применения инструментария поведенческой стоимостной оценки:
1. Выявление когнитивных искажений контрагентов и моделирование их поведения в различных ситуациях;
2. Оценка влияния тональности новостного фона на цены финансовых активов;
3. Оценка влияния тональности новостей на биржевые товары;
4. Оценка влияния тональности освещения событий на отдельные сектора экономики и рынки. Инструментарий поведенческих финансов может быть полезен в рамках стоимостной оценки бизнеса методом рынка капитала, когда за основу берутся цены сделок с миноритарными пакетами акций. Наиболее часто используемый инструментарий поведенческих финансов - эвристики, анализ тональности, обоснование отклонений и моделей поведения, обоснование поведенческой беты.
Благодаря большим массивам структурированных и неструктурированных данных появилась возможность избежать когнитивных искажений при стоимостных оценках. Однако работать с такими данными обычными средствами невозможно. Этот аспект обусловливает потребность применять машинное обучение (МО) и разрабатывать модели искусственного интеллекта (ИИ), с целью оценки стоимости, учитывая информационно-емкие и сложные поведенческие факторы. В своей работе Панкратова М.Д. [17] исследует использование современных моделей обработки естественного языка (NLP) на основе нейронных сетей для анализа тональности новостей.
Анализ тональности новостей и их влияния на цену нефти изложен в статье Хоботова В.А. [18]. В работе используется: сверточная нейронная сеть, сеть LSTM, сеть ^и. Исходный код модели недоступен.
В исследовании Клеванец, Н. Д. [19] рассматривается подход, основанный на машинном обучении, для анализа новостей компаний фондового рынка России и оценки их тональности на основе 600 новостей (автор не указывает источник). В работе использованы различные модели машинного обучения, такие как наивный байесовский классификатор, метод опорных векторов и нейронная сеть. Точность нейронной сети составила 82,63%. Однако проверить эмпирическую базу невозможно, так как модель не открыта, что делает её ис-
пользование для анализа влияния тональности новостей на цены акций и стоимость бизнеса затруднительным.
В статье Хваткова В.И. [20] систематизированы и апробированы основные методы анализа тональности текста новостей. Разработана модель классификации тональности финансовых новостей российских Те1едгат-каналов. Однако база данных новостей не является официальной, а качество модели по метрике F1-score составляет всего 0,63.
Таким образом, вопросу оценки влияния тональности новостей на цены акций и стоимость бизнеса публичных компаний уделено недостаточно внимания. Базы российских новостей закрыты, что и сдерживает исследования в данном направлении.
На основе анализа современного инструментария можно сформулировать следующие постулаты для применения поведенческих финансов в процессе оценки стоимости бизнеса:
1. Учет когнитивных искажений. При оценке стоимости бизнеса необходимо учитывать возможные когнитивные искажения;
2. Интеграция эмоциональных факторов: важно учитывать эмоциональные аспекты, такие как страх и жадность, которые могут влиять на поведение контрагентов;
3. Разграничение влияния поведенческих аспектов на цену акций миноритарного пакета акций и стоимость бизнеса публичных компаний с учетом национальных особенностей территории, где ведется бизнес и принимаются решения;
4. Детальный анализ поведенческих аспектов при анализе факторов стоимости бизнеса;
5. Анализ больших данных. Современные технологии анализа больших данных: машинное обучение и NLP позволяют выявлять скрытые паттерны поведения, что может быть полезно для более точной оценки стоимости бизнеса.
Заключение
Поведенческие финансы предоставляют ценные инструменты для понимания того, как когнитивные и эмоциональные факторы влияют на принятие финансовых решений. Применение этих инструментов в процессе оценки стоимости бизнеса позволяет учитывать более широкий спектр факторов и повышать точность оценок. Формулировка постулатов применения поведенческих финансов в оценке стоимости бизнеса открывает новые возможности для исследователей и практиков в области стоимостной оценки.
Для реализации предложенных постулатов необходимо сформировать из официальных источников базу экономических и финансовых новостей. Далее с применением основного раздела искусственного интеллекта -машинного обучения обучить модель оценивать эмоциональный фон на рынке или выявлять события, которые свидетельствуют о проявлении когнитивных искажений. В дальнейшем необходимо сопоставить оценки
уровня негатива и цены акций публичных компаний для использования в сравнительном подходе для прогнозирования цен на акции или в рамках комплексного синтетического подхода как один из факторов стоимости бизнеса.
Литература
1. Когнитивные ошибки в планировании. Энциклопедия Альт-Инвест. - Текст: электронный. -URL: https ://www .alt-invest.ru/lib/cognitive_errors/ (дата обращения: 16.08.2024).
2. Kahneman, Daniel. Prospect Theory: An Analysis of Decision under Risk / Daniel Kahneman, Amos Tversky// Econometrica. - 1979. - № 47(2). -P. 263-291. - Текст: электронный. - URL: https:// web.mit.edu/curhan/www/docs/Articles/15341_ Readings/Behavioral_Decision_Theory/Kahne-man_Tversky_1979_Prospect_theory.pdf (дата обращения: 16.08.2024).
3. Теория перспектив. РУВИКИ. - Текст: электронный. - URL: https://ru.ruwiki.ru/wiki/Теория_ перспектив#cite_note-_61de170808834224-1 (дата обращения: 16.08.2024).
4. Simon, Herbert A. Rationality as Process and as Product of Thought / Herbert A. Simon// The American Economic Review. - 1978. - № 68(2). -P. 1-16. - Текст: электронный. - URL: https:// www.ibiblio.org/philecon/General%20Informa-tion_files/simon-rationality.pdf (дата обращения: 16.08.2024).
5. Olsen, R. Behavioral Finance and Its Implications for Stock-Price Volatility /R. Olsen// Financial Analysts Journal. - 1998. - № 54. - P. 10-18. - Текст: электронный. - DOI https://doi.org/10.2469/FAJ. V54.N2.2161.
6. Богатырев, С.Ю. Поведенческая стоимостная оценка на российском и западном фондовых рынках / С.Ю. Богатырев // Финансы и кредит. - 2020. - Т. 26, № 3(795). - С. 549-564. -DOI 10.24891/fc.26.3.549. - EDN QRMZAN.
7. Федорова, Е.А. Влияние тональности новостей на кредитный рынок в период санкций / Е.А. Федорова, Л.Е. Хрустова, И.С. Демин // Экономическая наука современной России. - 2021. -№ 1(92). - С. 97-116. - DOI 10.33293/1609-1442-2021-1(92)-97-116. - EDN FXECVW.
8. Афанасьев, Д. О. О влиянии тональности новостей в международных СМИ на рыночный курс российского рубля: текстовый анализ / Д.О. Афанасьев, Е.А. Федорова, О.Ю. Рогов // Экономический журнал Высшей школы экономики. - 2019. - Т. 23, № 2. - С. 264-289. - DOI 10.17323/1813-8691-2019-23-2-264-289. -EDN MBOIEB.
9. Alanyali, M. Quantifying the Relationship Between Financial News and the Stock Market / M. Alanya-li, H. Moat, T. Preis // Scientific Reports. - 2013. -№ 3. - Текст: электронный. - DOI https://doi. org/10.1038/srep03578.
10. Schumaker, R. Evaluating sentiment in financial news articles / R. Schumaker, Y. Zhang, C. Huang,
C3
о
CO £
m Р СГ
CT1 А
IE
Q.
"Я1 CM
о
CM
H. Chen // Decis. Support Syst. - 2012. - № 53. -P. 458-464. - Текст: электронный. - DOI https:// doi.org/10.1016/j.dss.2012.03.001.
11. Thorsten Hens. Behavioural Finance for Private Banking / T. Hens, K. Bachmann // Wiley. 2018. 244 P. - Текст: электронный. - URL: https://omid-fa.ir/uploads/files/(Wiley_Finance)_Kremena_K._ Bachmann,_Enrico_G._De_Giorgi,_Thorsten_ Hens_-_Behavioral_Finance_for_Private_Bank-
ing__From_the_Art_of_Advice_to_the_Science_
of_Advice-Wiley_(2018).pdf (дата обращения: 16.08.2024).
12. Why Investors are Irrational, According to Behavioral Finance. - Текст: электронный. - URL: https://balanceseo.com/news/investors-irrational-according-behavioral-finance/ (дата обращения: 16.08.2024).
13. Business Valuation Factors to Consider. -Текст: электронный. - URL: https://dhjj. com/12-business-valuation-factors-to-consider/ (дата обращения: 16.08.2024).
14. Lintang, A.S.. Analysis of Financial and Non Financial Factors to Revaluation of Fixed Asset /
A.S. Lintang, B. Solikhah // KnE Social Sciences. - 2018. - P. 1052-1066. - Текст: электронный. - DOI 10.18502/kss.v3i10.3192. -URL: https://knepublishing.com/index.php/Kne-Social/ article/view/3192/6765#:~: text=Financial%20Fac-tors%20consist%20of%20Leverage, and%20In-dependent%20Board%20of%20Commissioners (дата обращения: 16.08.2024).
15. Wang, M. The Impact of Culture on Loss Aversion / M. Wang, M.O. Rieger, T. Hens // Journal of Behavioral Decision Making. - 2016. - № 30(2). -P. 270-281. - Текст: электронный. - DOI 10.1002/bdm.1941. - URL: https://www.research-gate.net/publication/293045101_The_Impact_of_ Culture_on_Loss_Aversion (дата обращения: 16.08.2024).
16. Aggarwal, Raj. Gravity and Culture in Foreign Portfolio Investment / R. Aggarwal, C. Kearney,
B.M. Lucey // Journal of Banking & Finance. -2012. - № 36(2). - Текст: электронный. - DOI 10.2139/ssrn.1014361. - URL: https://www.re-searchgate.net/publication/228120092_Gravi-ty_and_Culture_in_Foreign_Portfolio_Investment (дата обращения: 16.08.2024).
17. Панкратова, М.Д. Модели NLP с использованием нейронных сетей в анализе тональности новостей / М.Д. Панкратова, Т.Н. Сковпень // Аналитические технологии в социальной сфере: теория и практика, Москва, 14 декабря 2023 года. Том Выпуск 15. - Москва: Изд-во НИЦ «Национальная безопасность», 2023. -
C. 97-107. - EDN CTABKU.
18. Хоботов, В.А. Анализ тональности новостей с применением нейросетевых моделей для прогноза динамики цен на нефть марки brent / В.А. Хоботов // Наука, образование и культура. - 2020. - № 4(48). - С. 14-17. - EDN BGNW-CY.
19. Клеванец, Н.Д. Применение машинного обучения для выявления тональности новостей на фондовом рынке / Н.Д. Клеванец // Финансовая экономика. - 2024. - № 2. - С. 30-36. -EDN BTGPNC.
20. Хватков, В.И. Современные технологии анализа тональности текста как инструментарий поведенческих финансов / Российский экономический интернет-журнал. - 2024. - № 2. URL: https://www.e-rej.ru/upload/iblock/741/jskvevt-2dh9nkx7321kp2p8814lb1uei.pdf (дата обращения: 16.08.2024).
METHODOLOGICAL GROUNDS FOR USING BEHAVIORAL FINANCE TOOLS IN THE PROCESS OF ASSESSING THE VALUE OF A BUSINESS
Pomulev A.A.
Financial University under the Government of the Russian Federation
Traditional business valuation methods often rely on assumptions about investor rationality and efficient markets. However, behavioral finance emphasizes that investors can make decisions based on emotions and under cognitive distortions. Understanding these aspects becomes important for more accurate business valuation. This article discusses the toolkit of modern behavioral finance and its role in the valuation process. This toolkit is actively used in the study of decision-making process for investment purposes and in the valuation of financial assets. The paper analyzes the modern toolkit of behavioral finance and formulates the postulates of its application in the process of business valuation. The article will be useful for practitioners in the field of business valuation and researchers.
Keywords: behavioral finance, behavioral value assessment, business value assessment.
References
1. Cognitive errors in planning. Alt-Invest Encyclopedia. - Text: electronic. - URL: https://www.alt-invest.ru/lib/cognitive_errors/ (accessed: 16.08.2024).
2. Kahneman, Daniel. Prospect Theory: An Analysis of Decision under Risk / Daniel Kahneman, Amos Tversky// Econometri-ca. - 1979. - № 47(2). - P. 263-291. - Text: electronic. - URL: https://web.mit.edu/curhan/www/docs/Articles/15341_Read-ings/Behavioral_Decision_Theory/Kahneman_Tversky_1979_ Prospect_theory.pdf (accessed: 16.08.2024).
3. Prospect theory. RUWICKS. - Text: electronic. - URL: https://ru.ruwiki.ru/wiki/Теория_перспектив#cite_note-_61de170808834224-1 (accessed: 16.08.2024).
4. Simon, Herbert A. Rationality as Process and as Product of Thought / Herbert A. Simon// The American Economic Review. - 1978. - № 68(2). - P. 1-16. - Text: electronic. - URL: https://www.ibiblio.org/philecon/General%20Information_files/ simon-rationality.pdf (accessed: 16.08.2024).
5. Olsen, R. Behavioral Finance and Its Implications for Stock-Price Volatility /R. Olsen// Financial Analysts Journal. -1998. - № 54. - P. 10-18. - Text: electronic. - DOI https://doi. org/10.2469/FAJ.V54.N2.2161.
6. Bogatyrev, S. Yu. Behavioral cost estimation on the Russian and Western stock markets / S. Yu. Bogatyrev // Finance and Credit. - 2020. - Т. 26, № 3(795). - С. 549-564. - DOI 10.24891/ fc.26.3.549. - EDN QRMZAN.
7. Fedorova, E.A. Influence of news tone on the credit market in the period of sanctions / E.A. Fedorova, L.E. Khrustova, I.S. Demin // Economic Science of Modern Russia. - 2021. -№ 1(92). - С. 97-116. - DOI 10.33293/1609-1442-2021-1(92)-97-116. - EDN FXECVW.
8. Afanasiev, D.O. On the influence of the tone of news in the international media on the market rate of the Russian ruble: textual analysis / D.O. Afanasiev, E.A. Fedorova, O.Y. Rogov // Economic Journal of the Higher School of Economics. - 2019. -Т. 23, № 2. - С. 264-289. - DOI 10.17323/1813-8691-201923-2-264-289. - EDN MBOIEB.
9. Alanyali, M. Quantifying the Relationship Between Financial News and the Stock Market / M. Alanyali, H. Moat, T. Preis // Scientific Reports. - 2013. - № 3. - Text: electronic. - DOI https://doi.org/10.1038/srep03578.
10. Schumaker, R. Evaluating sentiment in financial news articles / R. Schumaker, Y. Zhang, C. Huang, H. Chen // Decis. Support Syst. - 2012. - № 53. - P. 458-464. - Text: electronic. - DOI https://doi.org/10.1016Zj.dss.2012.03.001.
11. Thorsten Hens. Behavioural Finance for Private Banking / T. Hens, K. Bachmann // Wiley. 2018. 244 P. - Text: electronic. - URL: https://omidfa.ir/uploads/files/(Wiley_Finance)_ Kremena_K._Bachmann,_Enrico_G._De_Giorgi,_Thorsten_
Hens_-_Behavioral_Finance_for_Private_Banking__From_
the_Art_of_Advice_to_the_Science_of_Advice-Wiley_(2018). pdf (accessed: 16.08.2024).
12. Why Investors are Irrational, According to Behavioral Finance. - Text: electronic. - URL: https://balanceseo.com/news/ investors-irrational-according-behavioral-finance/ (accessed: 16.08.2024).
13. Business Valuation Factors to Consider. - Text: electronic. - URL: https://dhjj.com/12-business-valuation-factors-to-consider/ (accessed: 16.08.2024).
14. Lintang, A.S.. Analysis of Financial and Non Financial Factors to Revaluation of Fixed Asset / A.S. Lintang, B. Solikhah // KnE Social Sciences. - 2018. - P. 1052-1066. - Text: electronic. -DOI 10.18502/kss.v3i10.3192. -URL: https://knepublishing. com/index.php/Kne-Social/article/view/3192/6765#:~: text=Fi-nancial%20Factors%20consist%20of%20Leverage, and%20 Independent%20Board%20of%20Commissioners (accessed: 16.08.2024).
15. Wang, M. The Impact of Culture on Loss Aversion / M. Wang, M.O. Rieger, T. Hens // Journal of Behavioral Decision Making. - 2016. - № 30(2). - P. 270-281. - Text: electronic. - DOI 10.1002/bdm.1941. - URL: https://www.researchgate.net/publi-cation/293045101_The_Impact_of_Culture_on_Loss_Aversion (accessed: 16.08.2024).
16. Aggarwal, Raj. Gravity and Culture in Foreign Portfolio Investment / R. Aggarwal, C. Kearney, B.M. Lucey // Journal of Banking & Finance. - 2012. - № 36(2). - Text: electronic. - DOI 10.2139/ssrn.1014361. - URL: https://www.researchgate.net/ publication/228120092_Gravity_and_Culture_in_Foreign_Port-folio_Investment (accessed: 16.08.2024).
17. Pankratova, M. D. NLP models using neural networks in the analysis of news tone / M.D. Pankratova, T.N. Skovpen // Analytical technologies in the social sphere: theory and practice, Moscow, December 14, 2023. Vol. Issue 15. - Moscow: Izd-vo SIC "National Security", 2023. - C. 97-107. - EDN CTABKU.
18. Khobotov, V.A. Analysis of news tonality using neural network models to forecast the dynamics of brent oil prices / V.A. Kho-botov // Science, Education and Culture. - 2020. - № 4(48). -C. 14-17. - EDN BGNWCY.
19. Klevanets, N.D. Application of machine learning to identify the tone of news on the stock market / N.D. Klevanets // Financial Economics. - 2024. - № 2. - C. 30-36. - EDN BTGPNC.
20. Khvatkov, V.I. Modern technologies of text tone analysis as a toolkit of behavioral finance / Russian economic Internet journal. - 2024. - № 2. URL: https://www.e-rej.ru/upload/ iblock/741/jskvevt2dh9nkx7321kp2p8814lb1uei.pdf (accessed: 16.08.2024).
