ОЦЕНКА ПОВЕДЕНИЯ КОМПАНИЙ В МОДЕЛЯХ ФИНАНСОВОГО ЦИКЛА Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Оценка поведения компаний в моделях финансового цикла

Гущина Екатерина Юрьевна,

студент, кафедра финансового рынка и финансовых институтов, ФГБОУ ВО «Новосибирский государственный университет экономики и управления «НИНХ» (НГУЭУ) E-mail: katyagushchina@mail.ru

Финансовый рынок является механизмом свободного перемещения капитала между территориями, отраслями, организациями и гражданами [9]. Роль финансового рынка возрастает с каждым периодом времени, оценка эффективности финансового рынка, связанная в том числе с его информационной функцией, становится актуальной. Эффективный рынок, дающий возможность инвесторам определить и чётко формализовать стратегии, инвестиционно привлекателен. Для инвесторов, менеджмента в целом становится важным оценить степень эффективности финансового рынка. Разработка исследуемой проблемы формирования качественной оценки поведения компаний связана с оценкой эффективности финансового рынка. Основные результаты и выводы: проанализированы методические подходы оценки поведения компаний в моделях финансового цикла; осуществлено установление принадлежности акций эмитента ПАО «НК Роснефть» к группе, в зависимости от типа поведения на финансовом рынке, произведены расчеты уровня риска и доходности; осуществлена проверка модели финансового цикла компании ПАО «НК Роснефть»; произведен расчет индекса ликвидности и индекса доходности эмитента ПАО «НК Роснефть» с помощью модифицированной модели финансового цикла.

Ключевые слова: финансовый рынок, финансовый цикл, поведение компаний, риск, доходность.

Целью исследования является совершенствование методики оценки поведения компаний в моделях финансового цикла на основе анализа информационной эффективности рынка и финансовой нестабильности (на примере ПАО «НК Роснефть»).

Сравнительный анализ существующих подходов к оценке поведения компаний в моделях финансового цикла

Рассмотрено 3 подхода, каждый из которых позволяет оценить поведение компании в моделях финансового цикла. Финансовый цикл выступает как показатель, с помощью которого оценивается результативность управления оборотным капиталом (см. табл. 1).

В исследовании основу финансового цикла составляет определение финансового цикла Х.Р. Мински и модифицированного финансового цикла А. Вер-челли. По мнению Х.Р. Мински финансовый цикл включал определенную смену режимов, а именно, частичное восстановление после предыдущего финансового краха, приводящее к оптимизму на рынке и как в следствие, экономическому буму; возникает инвестиционный бум, рост прибыли корпораций, которое приводит к тому, что работники добиваются повышения номинальных заработных плат; происходит рост заработных плат, приводящий к росту себестоимости и повышению цен на продукцию; образуется инфляция, вследствие чего Центральный Банк ужесточает денежно-кредитную политику и повышает ставку рефинансирования; ужесточение денежно-кредитной политики приводит к тому, что обслуживание задолженности становится более затратным, возникают проблемы в привлечении новых кредитов; возникают сложности «кредитного бремени», тогда когда превосходство и значимость финансово устойчивых компаний сменяется на значимость финансово неустойчивых компаний; образуется финансовая неустойчивость, растет количество банкротов, которое приводит к тому что, финансовые организации в период экономического бума, ослабившие требования к заемщикам имеют финансовые проблемы; возникают проблемы финансовых организаций, которые недостаточно капитализированы; возникает изменение рыночных ожиданий, экономический крах; происходит смещение ожиданий рынка, наступает финансовый коллапс. После наступления финансового коллапса цикл повторяется вновь, то есть возвращается к первоначальной стадии финансового цикла, а именно, частичное восстановление после предыдущего финансового краха [8]. Модифицированная модель

сз о со от m Р от

от А

=Е

финансового цикла А. Верчелли подразумевает дополнения в типологию компаний. Помимо финансовой устойчивости либо финансовой неустойчивости, ввести определение неплатежеспособных компаний, дополнив 2 признака - индекс ликвидности и индекс платежеспособности [3].

Таблица 1. Сравнительная характеристика подходов к оценке поведения компаний в моделях финансового цикла

Название подхода

Гипотеза эффективного рынка

Гипотеза финансовой нестабильности

Модифицированная гипотеза финансовой нестабильности

Автор

Ю. Фама

Х. Р. Мински

А. Верчелли

Сущность подхода

Понятие эффективности финансового рынка Ю. Фама связывает с его информационной функцией. Недостатком гипотезы является тот факт, что оценка достоверности и правильности поступающей информации проводится вследствие манипулирования данными [10].

Описание финансовых взаимоотношений между компаниями с привлечением заемных средств. Согласно гипотезе финансовой нестабильности, экономическая ситуация в стране определяется готовностью компаний финансировать собственные инвестиции в основной капитал. Однако снижается определение точного режима финансирования, на основе данных финансовой отчетности становится затруднительным определить, когда компания вынуждена рефинансировать свои долги, когда - нет [8].

А. Верчелли утверждает о необходимости внести в типологию неплатежеспособные компании, которые следует определять через два количественных показателя - индекс ликвидности и индекс платежеспособности. Гипотеза предполагает полную идентичность интересов менеджеров компании и ее владельцев при отсутствии возможности реализации определенных типов поведения [3].

Методика оценки поведений компаний в моделях финансового цикла на основе анализа информационной эффективности и финансовой нестабильности

Предложенная методика позволяет оценить поведение компаний в моделях финансового цикла посредством следующих этапов:

1. проанализировать финансовый цикл как показатель оценки режима финансирования, уровня платежеспособности и ликвидности компаний;

2. совершенствовать гипотезу информационной эффективности, а также проанализировать подход оценки финансового состояния компаний в моделях финансового цикла;

3. осуществить проверку модели финансового цикла компании и произвести расчет индекса ликвидности и индекса доходности компаний с помощью модифицированной модели финансового цикла;

4. провести анализ эффективности компаний и разработать рекомендации к оценке поведений компаний в моделях финансового цикла.

В исследовании описанная методика используется для оценки поведения ПАО «НК Роснефть» в моделях финансового цикла.

Общая характеристика процесса финансовых потоков (процесс изменения фазы финансового состояния) компаний, учитывая тип поведения на финансовом рынке представлена в виде схематичного описания процесса с указанием функций, действий компаний, фаз финансового состояния, интервала значений индекса ликвидности (р^ и доходности (Р1) представлена на рисунке 1. В качестве программного обеспечения для построения ментальной карты был выбран программный продукт MindMeister, в среде которого была разработана карта с использованием инструкций построения.

Бизнес-процесс построения финансовых потоков компаний, учитывающих их поведенческие способности представлен контекстной диаграммой (см. рис. 2).

о.

е

см о см

Рис. 1. Ментальная карта финансовых потоков в зависимости от типа поведения компаний на финансовом рынке

Рис. 2. Контекстная диаграмма процесса построения финансовых потоков компаний, учитывающих поведенческие

способности (уровень А-0)

Информационная потребность исполнителей заключается в том, что ряду компаний выгодно манипулировать отчетностью, данными и искажать информацию для того, чтобы извлечь максимум прибыли. Информационная потребность владельцев заключается в необходимости повышения эффективности-бизнес-процессов и расширения доступности финансовых услуг. К функциям, которые могут быть более эффективно выполнены в условиях моделирования можно отнести информационную (доступность информации на финансовом рынке), формализация гипотезы финансовой нестабильности, активная мобилизация временно свободных средств из различных источников. Проанализируем движение финансовых потоков компаний, учитывающее тип поведения на финансовом рынке (рис. 3).

Р1,.

После разнесения компании по значениям показателей индекса ликвидности и индекса доходности на фазы финансового состояния, обратимся к таблице 2, где представлена типизация на группы в информационном пространстве финансового рынка.

Таблица 2. Типизация в зависимости от объективности и доступности информации на финансовом рынке [4]

Общедоступная информация

'п П (- ш П м

\ г . —_

«г V

Конфиденциальная информация

Публичная информация

Информационный шум

Служебная информация

Выраженная информация

Группа 1

Группа 3

Группа 5

Скрытая информация

Группа 2

Группа 4

Группа 6

1

1

П,

Рис. 3. Движение финансовых потоков компаний (модель финансового цикла), учитывая тип поведения на финансовом рынке [6]

Использование информации в процессе принятия решений компаниями связано с издержками, которые в основном зависят от качества раскрываемой информации. Существуют две группы участников рыночных отношений, которые либо совершают аналитическую обработку информации и совершая достаточные затраты, либо предпочитают экономить и не выделять средств на обработку информации. Это даёт право разделить информацию по признаку «информация со стороны предложения» и выделить две группы информации: выраженная и скрытая. В соответствии с этим, выделяют понятие «информационный

сз о со от гп Р от

от А ш

шум». С одной стороны, информационный шум -это информация, используемая для принятия инвестиционных решений, но не используемая в ценообразовании финансовых активов, с другой стороны, фактор, в результате которого происходит расхождение значений фактических и прогнозных финансовых показателей на различных уровнях финансовой системы.

Оценка объективности и доступности информации представлена в таблице 3, Соответствие

между фазами финансового состояния и типами поведения компаний - в таблице 4.

Таблица 3. Оценка объективности и доступности информации [2]

Объективность информации Доступность информации

5-факторная модель М^соге М^соге > -2,76 свидетельствует о сознательном искажении финансовой отчетности Психолингвистическая экспертная программа «ВААЛ»

Таблица 4. Соответствие между фазами финансового состояния и типами поведения компаний [1]

Фазы финансового состояния I II III IV V VI

Типы поведения в информационном пространстве Тип 1 - Скрытая, служебная информация Тип 2 - выраженная, служебная информация Тип 3 - выраженная информация, информационный шум Тип 4 - выраженная, публичная информация Тип 5 - Скрыта, публичная информация Тип 6 - Скрытая информация, информационный шум

Оценка поведения российских компаний Риск и доходность отраслевых индексов Московской

в моделях финансового цикла биржи показаны в таблице 5.

Таблица 5. Риск и доходность отраслевых индексов Московской биржи (за 2017-2019 гг.)

Риск и доходность отраслевых индексов Московской биржи (за 2017-2019 гг.)

Индексы Total Return Resident Коэффициент чувствительности ( Сила взаимосвязи (R) Волатильность( Средняя доходность (I) Показатель риск/доходность (

Московская Биржа 1,00 1,00 24,69 56,70 0,44

Нефть и газ 0,94 0,98 26,07 70,23 0,37

Электроэнергетика 0,66 0,47 27,70 33,85 0,82

Телекоммуникация 0,66 0,93 30,17 48,53 0,62

Металлы и добыча 0,77 0,97 26,52 53,33 0,50

Финансы 0,91 -0,35 28,64 3,27 8,77

Потребительский сектор 0,41 -0,45 20,60 -8,07 -2,55

Химия и нефтехимия 0,30 0,93 21,61 32,48 0,67

Транспорт 0,52 -0,57 36,91 20,69 1,78

Для дальнейшей разработки рекомендаций по адаптации усовершенствованной системы оценки поведений копаний в моделях финансового цикла были взяты показатели ПАО «НК Роснефть» за предыдущие периоды, чтобы избежать аномалий, произошедших на финансовом рынке вследствие коронавируса (необходимы корректные данные для анализа).

Расчет осуществлен на примере одной из компаний вида деятельности «Добыча полезных ископаемых» ПАО «НК «Роснефть» (рис. 4).

С помощью программы «ВААЛ» в ПАО «НК «Роснефть» не выявлено информационного шума, но обнаружен факт манипулирования от-¡¡^ четностью, посредством расчёта пятифакторной £ модели М^соге. Одновременно посчитаны значе-— ния риска и доходности, которые составили 1,31 § и 2,58 соответственно (рисунок 5). ^ Первоначально рассчитана доходность за день

I =((-)/)) *100

Среднемесячная доходность = ПРОИЗВЕД(//)) Среднегодовая доходность = ((ПРОИЗ-ВЕД(Средняя доходность за каждый ме-сяц))л(1/12)-1)*100

Дисперсия = ДИСП.Г(рассчитанная доходность за все дни)

Риск = средквадратический КОРЕНЬ(диспер-сия) [5]

Взяв ОДДС за 2019 год, до этого проверив компанию на качество составления отчетности, дисконтировали денежный поток. Денежный расход как сумма платежей от текущих операций и платежей от инвестиционных операций. Денежный поток был найден как разница между денежным доходом и денежным расходом. Для того, чтобы найти дисконтированный денежный поток, необходимо найти ставку дисконтирования, которая рассчитана при помощи модели САРМ (таблица 6).

Показатель 2019 2016 2017

Выручка от реализации и доход от ассоциированных организации в 676 а 238 6 011

и совместных предприятий, млрд руб.

EBITDA, млрд руб. 2 105 2 081 1 400

Маржа EBITDA 24,0% 24,8% 22,6%

Налоги и таможенные пошлины, трлн руб. 3,7 4,0 2,6

Чистая прибыль, млрд руб. 605 649 297

Маржа чистой прибыли 9,3% 7,9% 4,9%

ROACE 15,7% 17,4% 11,5%

ROAE 14,3% 12,3% 5,6%

Капитальные затраты, млрд руб. 854 936 922

Удельные капитальные расходы на разведку и добычу, долл. / барр. н. э. 6,1 6,8 7,1

Удельные операционные затраты на добычу в расчете, долл. 1 барр. н. э. 3,1 3,1 3,2

Свободный денежный поток, млрд руб. 684 1 133 245

Дивиденды на акцию,руб. 33,41' 25,91 10,40

Общий объем начисленных дивидендов, млрд руб. 354,1' 274,6 111,1

Рис. 4. Основные финансовые показатели ПАО «Роснефть«

Таблица 6. Значения показателей модели CAPM

Показатели Значение

Премия за риск,% 8,84

Безрисковая ставка 6,39

Бета-коэффициент 1,33

CAPM,% 18,15%

Таким образом, САРМ ПАО "НК Роснефть" составила 18,15%. Значит ставка дисконтирования г=18,15%=0,18. После того как нашли ставку дисконтирования, рассчитан дисконтированный денежный поток. Расчет индекса ликвидности и доходности представлен в таблице 7.

Таблица 7. Расчет индекса ликвидности и доходности ПАО «НК «Роснефть»

Показатель Значение Формула

Индекс ликвидности 1,83 где CFO, CFI - сальдо потоков денежных средств от операционной и инвестиционной деятельности

Индекс доходности 0,82 где - сумма дисконтированных значений денежного потока.

Дисконтируем по найденной ставке денежный доход и денежный расход компании, и вычисляем разницу между ними. Индекс доходности (Р1) равен отношению дисконтированного денежного дохода

к дисконтированному денежному расходу и равен 0,82. Индекс платежеспособности при этом равен отношению единицы к индексу доходности дисконтированного потока компании, то есть 1,21. Индекс ликвидности ПАО «НК «Роснефть» (pi) равен 1,83. Если обратиться к схеме финансового цикла, то PI<(1+r), так как 1+r=1+0,18=1,18, а PI=0,82. Учитывая значения обоих индексов можно определить фазу финансового состояния (pi>1, PI<(1+r)). Значит фаза финансового состояния ПАО «НК Роснефть» - III.

Выявлено, что ПАО «НК «Роснефть» в 2019 году манипулирует отчетностью, но не «приукрашает» ее. Таким образом, необходимо определить причины манипулирования или информационной окраски. Для этого выбран показатель стоимости компании (EV, Enterprise value) и доходный мультипликатор EV/EBITDA. Чем ниже данный мультипликатор, тем лучше для компании. Чем ниже мультипликатор, тем выше отдача инвестора на вложенный капитал (быстрее окупятся инвестиции).

Показатели «Роснефть», «Лукойл» и «Газпром» колеблются в диапазоне от 4 до 7, в то время как результат, показанный компанией «Новатэк» - 13. В настоящее время у компании «Лукойл» практически отсутствуют долги, в то время как у «Роснефть» данный показатель является достаточно значительным, в связи с чем у «Лукойл» данный мультипликатор несколько ниже. Источником данных для расчетов является отчетность компаний, основные финансовые показатели, приведенные на официальном сайте компании (табл. 8).

сз о со от m Р от

от А

=Е

<Л1СКЕП> Среднемиспч и ч дркцднасаь Средни* Д'Ладнс-гть Дисперснл Риск

НОЭЧ 56957Й?

АОЗД «м 4354470 -1,121765 -0,03122В 0,958771 -0.Ш5О54 -0.Ш5054 0,954946 1,035777 2,577721217 1,72614546 1,212829

НОЭЧ «ДИ10 -1.62096Е -0,016209 0.961791 -0,37349 0,83651

АОЗД ЗЭЦ5 265919? -1,529073 -0,015291 0,982709 -0,021954 0,977046

ПО 514 зи 4477360 0,262166 0,00262! 1,002623 -0,01922 0.9В0ЕЗ

АОЗД 4М.4 3732170 2,639594 0,016395 1,016396 -О.ММЗЕ 0,950512

ПО 514 юэнао -1,706221. -0,017067 0,962526 0,071121 1,071123

АОЗД ЛИ,95 5053000 -1,647799 -0,01647В 0,932521 -0,025222 0.9Е27 77

ПО 514 -ра 5116510 -0,754577 -0,007546 0,992454 -0,02345 0,97655

АОЗД ээщ 2691350 1,082474 0,010825 1,010825 1,049176 2,04917В

ПО 514 391.7 2721220 -0,127436 -0,001275 0,996725 -0,000734 0,999716

иоач зе? 4141160 -1.199Э9Е -0,011999 0,988001 -0,076757 0,971743

ПО 514 260,75 5706260 -1,514967 -0,01615 0,96265 -0,007153 0,992347

иоач 367,5 4127510 1,772817 0,017726 1,017726

ПО 514 390.2 2540550 0,696774 0,006946 1,006566

иоач ЩЦ 2025250 -0,525272 -0,005254 0,994746

ПО 514 363.7 4125900 -1.14Ы64 -0.011465 0,983525

иоач 369 5301350 1,281237 0,012811 1,012611

П05Н 402 3693 37? 2,241901 0,032419 1,032419

иоач 299 2105350 -0,746263 -0,007463 0,992527

П05Н 400.6 2421510 0.401001 0,00401 1.00401

иоач 401.5 267418? 0.224641 0,002247 1,002747 -0,17349

П05Н 397,5 5100620 -1,046077 -0,010461 0,989529

иоач 397.85 2100950 0,138434 0,001334 1,001334

П05Н 394 2400150 -0,947701. -0,009477 0,990323

ПО£И 269.7 2334710 -1,091271. -0,010914 0,9Е9?36

П05Н 373,05 6766250 -2,939579 -0.029395 0,970105

ПО£И зтэ.е 2074500 0,462903 0,004629 1,004629

по ач 377,6 2667700 -0,579257 -0,005792 0,994707

ПО£И 279 444034? 0.370761 0,002706 1,002306

но ач 369, £5 5505450 -2,414248 -0,024142 0,975856

ПО£И эю 760644? -2,641242 -0,026422 0,972346

по ач 262 466139? 0,555556 0,005556 1,005556

ПО£И 354 5716290 -2.10И45 -0,021099 0,977901

по ач 249 5776090 1,411429 -0,014124 0.985В76

поэч 254 577634? 1,43264 5 0,01432 7 1,014327

по ач 347 5007260 -1,977401. -0,019774 0.9В0326

поэч 343 2149550 -1,151726 -0,011527 0.9Е8473

по ач 231,05 3427910 -2,431965 -0,02434 0,96516

поэч 311.1 592033? 0,015101 0,000151 1,000151

ПО £14 341,£ 4010930 2,22155 1 0,0322 1 7 1,032317 -0,021954

П05Н 314.6 «ЯШМ -1,523256 -0,015214 0,984730

234,5 2644930 -0,029709 -0,000297 0,999701

поэч 232 409442? -1,327296 -0,013273 0,986627

223,1 5659570 -0,871494 -0,006725 0,991245

ПО 514 213.35 7716580 -2,114555 -0,021146 0.9Е8В54

235 4741000 -1,107464 -0,011075 0.9Е7925

ПО 514 213,25 2921710 1,031 74 6 0,0103 1 7 1,010317

позд 215,4 5456060 -0.В95527 -0,006955 0,991045

ПО 514 314.7 4550290 -0.22194 -0,001219 0,997731

313,95 391028? -0,126227 -0,001282 0,997617

П05М 214,45 303134? 0,159761 0,001591 1,001593

Рис. 5. Расчеты среднего риска и доходности ПАО «НК «Роснефть»

Таблица 8. Значения мультипликатора EV/EBITDA ПАО «НК «Роснефть»

Год 2016 2017 2018 2019 2020 игм

EV/EBITDA 7,08 5,79 3.91 3,97 7,45 6,74

Изменения +14% -18% -32% +2% +87%

К факторам роста акций можно отнести:

- ПАО «НК «Роснефть» платит дивиденды 50% МСФО

- С 2020 года не будут учитываться курсовые разницы по инструментам хеджирования, что прибавит 146 млрд к прибыли до налогов

- В 2018 году ПАО «НК «Роснефть» объявила о выкупе акций на $2млрд. Выкуп до 31.12.2021. К факторам падения акций можно отнести:

- Возможны новые крупные расточительные приобретения.

Е - ПАО «НК «Роснефть» постоянно наращивает § долги

~ - Зарубежные санкции.

сэ Подводя итоги следует отметить, что осущест-== влено описание и моделирование бизнес-процесса ^ построения финансовых потоков компаний, учи-

тывая поведенческие способности на финансовом рынке. Описана модель финансового цикла компании, учитывающая искажение финансовой отчетности на основе анализа соответствия между фазами финансового состояния и типами поведения компаний в информационном пространстве финансового рынка. С помощью модифицированной модели финансового цикла определен интервал значений индекса ликвидности, что позволило соотнести долю поступивших в компанию денежных средств от текущей и операционной деятельности с суммой платежей (оттоков) по тем же видам деятельности, а также интервал значений индекса доходности. Для значений индекса ликвидности и индекса доходности определено фазовое состояние и дана качественная характеристика финансового состояния. Структурирована предметная область процесса методом представления понятий в виде ментальной карты финансовых потоков в зависимости от типа поведения компаний на финансовом рынке. Проведен анализ эффективности компаний и дальнейшая разработка практических рекомендаций для принятия инвестиционных решений на основе моделирова-

ния финансовых потоков в информационном пространстве финансового рынка на примере ПАО «НК Роснефть».

Одной из актуальных рекомендаций является повышение уровня электронного взаимодействия на финансовом рынке, так как это является ключевым препятствием на пути расширения доступности финансовых услуг и повышения эффективности бизнес-процессов его участников. По мнению автора, одним из главных инструментов на финансовом рынке может стать блокчейн, так как, сейчас перспективными направлениями использования блокчейнов являются операции с сырьём, товаром. Блокчейн позволит сократить материальные расходы за счёт отсутствия необходимости в мощных серверах, дорогих комплексах по хранению информации, не манипулировать рынком крупных компаний за счёт крупного размера капитала. Это приведёт к прозрачности на финансовом рынке, так как любая информация станет открытой. Также одним из решений проблемы будет являться создание крупнейшей платформы для онлайн-инвестирования с возможным просмотром истории последних сделок и графиков, принятие директивы по отражению информации на рынке. Менее действующим решением проблемы является создание частных компаний, которые будут отслеживать и отличать инвестиционно-привлекательные компании от не инвестиционно-привлекательных Однако если инвестор первый покупает информацию об инвестиционно-привлекательных компаниях, то должен понимать, что остальные инвесторы могут поступить идентично, не приобретая информацию, возрастает спрос на недооцененные инвестиционно-привлекательные компании и приведет к тому, что низкие цены возрастут и будут отражать истинную цену ценных бумаг [7].

Таким образом, функционирование финансового рынка подчинено объективным закономерностям, которые отражаются в информационном пространстве, что подлежит изучению через выявление особенностей поведения экономических субъектов при принятии финансовых решений и, в свою очередь, позволяет разработать и применить практические рекомендации, направленные на повышение стабильности финансового рынка.

Литература

1. Алексеев М.А, Гущина Е.Ю./ Взаимосвязь информационного пространства финансового рынка и информационной эффективности/ Journal of Economy and Business, vol. 5-1

2. Алексеев М.А. Информационное пространство финансового рынка: моногр. / М.А. Алексеев; Новосиб. гос. ун-т экономики и управления. -Новосибирск: НГУЭУ, 2017. 247 с.

3. Верчелли А. Структурная финансовая нестабильность и циклические колебания // Структурные изменения и экономическая динами-ка.2000. № 11. С. 139-156 [Электронный ре-

сурс] URL: https://ideas.repec.0rg/a/eee/strec0/ v11y2000i1-2p139-156.html

4. Гущина Е.Ю. Построение типологической группировки поведения хозяйствующих субъектов в информационном пространстве финансового рынка//Экономика и бизнес: теория и практика. 2018. № 7, июль 2018 г., С. 50-54.

5. Гущина Е.Ю. Оценка оптимальных показателей риска и доходности с точки при принятии управленческих решений в компании. // Наука и инновации в XXI веке: актуальные вопросы, открытия и достижения. - Сборник статей VII Международной научно-практической конференции. - 12 декабря 2017 - г. Пенза, 2017. - С. 47-52.

6. Гущина Е.Ю Моделирование финансового цикла и поведение экономических субъектов в информационном пространстве финансового рынка// МНСК-2018 Экономика: Материалы 57-й Междунар. науч. студ. конф. 14-19 апреля 2019 г. / Новосиб. гос ун-т. - Новосибирск: ИПЦ НГУ, 2019. - 294 с. С. 198-199.

7. Информационная асимметрия и «большие данные»: грядет ли пересмотр парадигмы финансового рынка?/Экономика и международные отношения, 2017, том 61, № 3, с. 5-14 [Электронный ресурс] URL: https://mgimo.ru/library/ publications/informatsionnaya_asimmetriya_i_lt_ lt_bolshie_dannye_gt_gt_gryadet_li_peresmotr_ paradigmy_finansovogo/

8. Мински Х. Стабилизация нестабильной экономики, Издательство Йельского университета, Нью-Хейвен, Коннектикут, 1986. [Электронный ресурс] URL-АДРЕС: http://digamo.free.fr/ minsky86.pdf

9. Устюжанина Е.В. / Принцип достоверности информации: постановка проблемы// Российский юридический журнал/2017/№ 4 [Электронный ресурс] URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ printsip-dostovernosti-informatsii-postanovka-problemy/viewer

10. Фама Ю. Рыночная эффективность, долгосрочная доходность и поведенческие финансы // Журнал финансовой экономики. - 1998. -С. 49. - № 3. - С. 283-306 [Электронный ресурс] URL: https://www.cfainstitute.0rg/-/media/ documents/article/cfa-digest/2000/dig-v30-n1-624-pdf.ashx

ASSESSMENT OF THE BEHAVIOR OF COMPANIES IN THE MODELS OF THE FINANCIAL CYCLE

Gushchina E. Yu.

Novosibirsk State Univer sity of Economics and Management "NINH" (NSUEUM)

The financial market is a mechanism for the free movement of capital between territories, industries, organizations and citizens [9]. The role of the financial market increases with each period of time, the assessment of the effectiveness of the financial market, including with its information function, becomes relevant. An efficient market that enables investors to define and clearly formalize strategies is attractive for investment. For investors and management as a whole, it becomes important to assess the degree of efficiency of the financial market. The development of the investigated problem of the formation of a qualitative assessment of the behavior of com-

C3

о

CO

от m Р от

от А

IE

panies is associated with the assessment of the effectiveness of the financial market.

Main results and conclusions: methodological approaches to assessing the behavior of companies in the models of the financial cycle have been analyzed; he identification of shares of the issuer of PJSC NK Rosneft with a group was carried out, depending on the type of behavior in the financial market, calculations of the level of risk and profitability were made; the model of the financial cycle of PJSC NK Rosneft was checked; the calculation of the liquidity index and the issuer's profitability index of PJSC NK Rosneft using a modified model of the financial cycle.

Keywords: financial market, financial cycle, company behavior, risk, profitability.

References

1. Alekseev M.A., Gushchina E. Yu./ Interrelation of the financial market information space and information efficiency/ Journal of Economy and Business, vol. 5-1

2. Alekseev M.A. Information space of the financial market: monograph / M.A. Alekseev; Novosibirsk State University of Economics and Management. - Novosibirsk: NGUEU, 2017. 247 p.

3. Vercelli A. Structural financial instability and cyclical fluctuations // Structural Change and Economic Dynamics.2000. № 11. P. 139-156 [Электронный ресурс] URL: https://ideas. repec.org/a/eee/streco/v11y2000i1-2p139-156.html

4. Gushchina E. Yu. Building a typological grouping of the behavior of economic entities in the information space of the financial market//Economics and Business: theory and practice. 2018. No. 7, July 2018, pp. 50-54.

5. Gushchina E. Yu. Assessment of optimal risk and profitability indicators from the point of view when making managerial decisions in the company. // Science and Innovation in the XXI century: current issues, discoveries and achievements. - Collection of articles of the VII International Scientific and Practical Conference. - December 12, 2017 - Penza, 2017. - pp. 47-52.

6. Gushchina E. Yu. Modeling of the financial cycle and the behavior of economic entities in the information space of the financial market// MNSK-2018 Economics: Materials of the 57th International Scientific Student Conference on April 14-19, 2019 / Novosibirsk. state un-T. - Novosibirsk: CPI NSU, 2019. - 294 p.s. 198-199.

7. Information asymmetry and "big data": is there a revision of the financial market paradigm coming?/Economics and International Relations, 2017, volume 61, No. 3, pp. 5-14 [Electronic resource] URL: https://mgimo.ru/library/publications/informatsion-naya_asimmetriya_i_lt_lt_bolshie_dannye_gt_gt_gryadet_li_ peresmotr_paradigmy_finansovogo/

8. Minsky H. Stabilizing an Unstable Economy, Yale University Press, New Haven, CT,1986. [Электронный ресурс] URL: http://digamo.free.fr/minsky86.pdf

9. Ustyuzhanina E.V. / The principle of reliability of information: statement of the problem// Russian Law Journal/2017/No. 4 [Electronic resource] URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ printsip-dostovernosti-informatsii-postanovka-problemy/viewer

10. Fama E.F. Market efficiency, long-term returns, and behavioral finance // Journal of financial economics. - 1998. - Т. 49. -№ 3. - С. 283-306 [Электронный ресурс] URL: https://www. cfainstitute.org/-/media/documents/article/cfa-digest/2000/dig-v30-n1-624-pdf.ashx

Q.

e

CM

о

CM