Стоимость капитала и определяемая на ее основе ставка дисконтирования являются ключевыми параметрами финансового моделирования и оценки экономической эффективности инвестиционных проектов. Поэтому методика их расчета актуальна для экономистов и финансистов всего мира, а в условиях беспрецедентного санкционного давления она приобрела особую значимость для российских инвесторов, поскольку активы, номинированные в «недружественных» валютах, перестали быть безрисковыми. Исследование направлено на разработку алгоритма оценки стоимости капитала и расчета ставки дисконтирования на базе данных о рублевых безрисковых активах и российской финансовой статистики. Методологическую основу работы составили положения теорий инвестиционного проектирования и корпоративных финансов, а также портфельной теории. Применялись общенаучные (системный анализ и синтез) и эконометрические методы исследования, модели средневзвешенной стоимости капитала (WACC) и оценки капитальных активов (CAPM). Информационной базой послужила статистика российского фондового рынка за 2003–2022 гг. Авторами предложен и апробирован пошаговый алгоритм сбора и обработки российской финансовой статистики для расчета стоимости капитала и рисковых надбавок к ней. Обоснована необходимость вынесения несистематических рисков за пределы средневзвешенной стоимости капитала, а также предложен детерминированный механизм их оценки. Разработанная методика позволяет избежать заградительно высоких значений стоимости капитала, которые возникают в ходе применения иностранных источников информации
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Экономика
Для определения ставок дисконтирования инвестиционных проектов, а также средневзвешенной стоимости капитала (WACC) широко применяется модель оценки капитальных активов (CAPM), принцип построения которой предполагает наращение безрисковой ставки доходности на ряд рисковых надбавок (премий). При этом в качестве безрисковой ставки, как правило, принимается доходность «самого безрискового актива» – долгосрочных гособлигаций США, а для определения рисковых надбавок используется американская финансовая статистика
Список литературы
1. Богатырев К. В., Дондоков Б. З., Жеребцова М. К., Павлов И. И., Тихонов А. А. (2013). Премия за размер в доходности акций компаний // Корпоративные финансы. № 3 (27). С. 99-111. EDN: RKWAAP
2. Воронов Д. С. (2019). Динамическая концепция управления конкурентоспособностью предприятия: монография. Саратов: Ай Пи Ар Медиа. 316 с. EDN: SSARWS
3. Галевский С. Г. (2019). Модификация модели CAPM для корректного учета рисков в методе дисконтированных денежных потоков // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Экономические науки. Т. 12, № 1. С. 201-212. DOI: 10.18721/JE.12117 EDN: YZPTEL
4. Дамодаран А. (2021). Инвестиционная оценка: инструменты и методы оценки любых активов. Москва: Альпина Паблишер. 1316 с.
5. Дорофеев А. Ю., Филатов В. В., Медведев В. М., Шестов А. В., Фадеев А. С. (2015). Методика расчета ставки дисконтирования с использованием модели оценки капитальных активов // Вестник евразийской науки. Т. 7, № 2 (27). DOI: 10.15862/70EVN215 EDN: UHMJGZ
6. Лисовская И. А., Мамедов Т. С. (2016). Модель оценки капитальных активов как инструмент оценки ставки дисконтирования // Российское предпринимательство. Т. 17, № 7. С. 937-950. EDN: VWPYNJ
7. Окулов В. Л., Хафизова К. Р. (2018). Особенности проекта и премия за риск при принятии инвестиционных решений // Вестник Санкт-Петербургского университета. Менеджмент. Т. 17, вып. 2. С. 147-167. EDN: XUJTID
8. Раменская Л. А. (2015). О парадоксе доходности и риска в российских промышленных компаниях // Управленец. № 4 (56). С. 36-41. EDN: ULTZBN
9. Сидоренко Г. Г., Сидоренко О. Г., Термосесов Д. С. (2022). Ценообразование на фондовом рынке: модель доходности капитальных активов и модель Фамы - Френча // Государственное и муниципальное управление. Ученые записки. № 2. http://old.uriu.ranepa.ru/wp-content/uploads/2022/06/135-141.pdf. EDN: FXETTF
10. Суворова Л. В., Суворова Т. Е., Куклина М. В. (2016). Анализ моделей оценки стоимости капитала // Вестник Нижегородского университета им. Н. И. Лобачевского. Серия “Социальные науки”. № 1 (41). С. 38-47. EDN: VYURLV
11. Теплова Т. В., Селиванова Н. В. (2007). Эмпирическое исследование применимости модели DCAPM на развивающихся рынках // Корпоративные финансы. Т. 1, №. 3. С. 5-25. EDN: STUPVV
12. Фомкина С. А. (2016). Премия за размер: анализ российского рынка капитала // Вестник СПбГУ. Серия 5, Экономика. Вып. 4. С. 92-103. EDN: XQXCUZ
13. Шепелева А. А., Никитушкина И. В. (2016). Оценка премии за специфические риски компании при оценке требуемой доходности на собственный капитал // Финансовая аналитика: проблемы и решения. № 9 (34). С. 36-49. EDN: WKYOOP
14. Banz R. W. (1981). The relationship between return and market value of common stocks. Journal of Financial Economics, vol. 9, issue 1, pp. 3-18. DOI: 10.1016/0304-405X(81)90018-0
15. Basu S. (1977). Investment performance of common stocks in relation to their price earnings ratios: A test of efficient market hypothesis. The Journal of Finance, vol. 32, no. 3, pp. 663-682. DOI: 10.1111/j.1540-6261.1977.tb01979.x
16. Belyaeva S., Voronov D., Erypalov S. (2017). Methodical principles of evaluation of competitive ability of construction industry and real estate development companies. Proc. Int. Sci. Conf. SPbWOSCE-2016 “SMART City”, MATEC Web Conf., vol. 106, 08033. DOI: 10.1051/matecconf/201710608033 EDN: ZWITTB
17. Black F. (1972). Capital market equilibrium with restricted borrowing. The Journal of Business, vol. 45, no. 3, pp. 444-455. DOI: 10.1086/295472
18. Carhart M. M. (1997). On persistence in mutual fund performance. The Journal of Finance, vol. 52, no. 1, pp. 57-82. DOI: 10.1111/j.1540-6261.1997.tb03808.x
19. Damodaran A. (2015). The small cap premium: Where is the beef? https://aswathdamodaran.blogspot.com/search?q=Size+premium.
20. Damodaran A. (2022). Equity risk premiums: Determinants, estimation and implications. https://pages.stern.nyu.edu/~adamodar/pdfiles/papers/ERP2022Formatted.pdf.
21. Davis J. (1994). The cross-section of realized stock returns: The pre-COMPUSTAT evidence. The Journal of Finance, vol. 49, no. 5, pp. 1579-1593. DOI: 10.1111/j.1540-6261.1994.tb04773.x
22. Estrada J. (2002). Systematic risk in emerging markets: The D-CAPM. Emerging Markets Review, vol. 3, рр. 365-379. DOI: 10.1016/S1566-0141(02)00042-0
23. Faff R., Brooks R. D. (1998). Time-varying beta risk for Australian industry portfolios: An exploratory analysis. Journal of Business Finance and Accounting, vol. 25, issues 5-6, pp. 721-745. DOI: 10.1111/1468-5957.00209
24. Fama E. F., French K. R. (1993). Common risk factors in the returns on stocks and bonds. Journal of Financial Economics, vol. 33, no. 1, pp. 3-56. DOI: 10.1016/0304-405X(93)90023-5
25. Fama E. F., French K. R. (2012). Size, value, and momentum in international stock returns. Journal of Financial Economics, vol. 105, no. 3, pp. 457-472. DOI: 10.1016/j.jfineco.2012.05.011
26. Hamada R. S. (1972). The effect of the firm’s capital structure on the systematic risk of common stocks.
27. The Journal of Finance, vol. 27, no. 2, pp. 435-452. DOI: 10.1111/j.1540-6261.1972.tb00971.x
28. Horowitz J. L., Loughran T., Savin N. E. (2000). The disappearing size effect. Research in Economics, vol. 54, issue 1, pp. 83-100.
29. Lintner J. (1965). The valuation of risk assets and the selection of risky investments in stock portfolios and capital budgets. The Review of Economics and Statistic, vol. 47, no. 1, pp. 13-37. DOI: 10.2307/1924119
30. Markowitz H. (1952). Portfolio selection. The Journal of Finance, vol. 7, issue 1, pp. 77-99. DOI: 10.1111/j.1540-6261.1952.tb01525.x
31. Miles D., Timmermann A. (1996). Variation in expected stock returns: Evidence on the pricing of equities from a cross-section of UK companies. Economica, vol. 63, no. 1, pp. 369-382.
32. Miller M., Scholes M. (1972). Rates of return in relation to risk: A reexamination of some recent findings. In: Jensen M. (ed.) Studies in the theory of capital markets (pp. 47-78). New York: Praeger.
33. Modigliani F., Miller M. H. (1963). Corporate income taxes and the cost of capital: A correction. The American Economic Review, vol. 53, no. 3, pp. 433-443.
34. Pereiro L. E. (2002). Valuation of companies in emerging markets: A practical approach. John Wiley & Sons. 528 p.
35. Roll R. (1977). A critique of the asset pricing theory’s tests Part I: On past and potential testability of the theory. Journal of Financial Economics, vol. 4, no. 2, pp. 129-176. DOI: 10.1016/0304-405X(77)90009-5
36. Sharpe W. F. (1964). Capital asset prices: A theory of market equilibrium under conditions of risk.
37. The Journal of Finance, vol. 19, no. 3, pр. 425-442. DOI: 10.1111/j.1540-6261.1964.tb02865.x
38. Tobin J. (1958). Liquidity preference as behaviour towards risk. Review of Economic Studies, vol. 25, issue 2, pp. 65-86.
Выпуск
Другие статьи выпуска
One element of human capital that determines the prospects of national economic growth is population health. This is a multivariate concept and therefore, there can be distortions in estimating its level depending on the chosen metrics. The efficiency of the health care system as an indirect indicator of a nation’s health is often measured through composite indicators of the medical service quality and accessibility. Nonetheless, in the conditions of limited resources such evaluation may not reflect the actual situation. The paper aims to discuss the problems related to the balance in the quality and accessibility of medical service in Russia. Methodologically, the research relies on classical macroeconomics. The method is the analysis of series of socioeconomic indicators collected from Russian statistics for 2012–2021. The findings point to the existence of a normative and positive approaches to measuring the efficiency of the health care system based on the composite evaluation of the two parameters: the medical service quality and accessibility. The authors prove that such methodological ideology is erroneous, and suggest evaluating relative indicators that illustrate the ratio between the two parameters. The case of one of such ratios – a relative evaluation of the number of physicians, hospital beds and diseases per group – allowed obtaining the assessment of the labour productivity. According to the conclusions, the accessibility of the medical service in Russia is decreasing, which however, does not lead to the improvement of its quality
Одной из проблем развития циркулярной экономики в минеральносырьевом секторе является отсутствие методологического подхода к формированию организационно-экономического механизма циркулярного недропользования в России и ее регионах, специализирующихся на добыче полезных ископаемых. Статья посвящена разработке указанного подхода. Методологической базой исследования послужили концепция циркулярной экономики и теоретические положения экономики природопользования и экологического менеджмента. Применялись методы анализа, синтеза и индукции. Обосновано использование и даны определения терминов «организационно-экономический механизм», «циркулярное недропользование» и «организационноэкономический механизм циркулярного недропользования». Выделены организационные, правовые и экономические факторы организационно-экономического механизма, сформулированы принципы обеспечения его сбалансированности и эффективности. Аргументирован выбор базирующихся на этих факторах и принципах инструментов: 1) организационно-управленческих, предусматривающих формирование, регулирование и координацию деятельности участников циркулярных процессов; 2) экономических, создающих материальную заинтересованность в развитии циркулярной экономики в сфере недропользования. Определены две группы показателей результативности применения данных инструментов – общеэкономические (макро- и мезо-) и коммерческие (микроэкономические). Разработанная методология позволяет обеспечить эффективность и результативность государственного управления отходами недропользования и вторичными минеральными ресурсами
В исследованиях экономических эффектов роботизации на микроэкономическом уровне не учитывается ярко выраженный цифровой разрыв между предприятиями различного масштаба. Вместе с тем он может обусловливать разность теоретических и реальных оценок указанных эффектов. Статья посвящена изучению связи роботизации и производительности труда в российской промышленности с учетом размерных групп компаний. Методологическая база исследования представлена положениями теории фирмы и экономическими теориями, описывающими сущность и методы оценки производительности труда. Использовались методы регрессионного моделирования. Информационной базой работы послужили данные о деятельности 725 российских промышленных предприятий за 2017 г., полученные в рамках выполнения программы фундаментальных исследований НИУ ВШЭ. Положительная связь между внедрением роботов и производительностью труда обнаружена только для малых и средних предприятий. Вероятно, ввиду сложности бизнес-процессов крупным компаниям требуется более глубокая и сложная роботизация для получения соответствующих выгод. Установлена отрицательная связь экспорта и производительности труда на крупных предприятиях, что противоречит «классическим» представлениям о влиянии экспортной деятельности на показатели эффективности. Такой результат может свидетельствовать о том, что высокая производительность труда существенной части крупных российских предприятий определяется их монопольным положением на отечественных рынках, тогда как формально менее производительные компании, не занимающие доминирующих позиций, оказываются достаточно конкурентоспособными и мотивированными для выхода на внешние рынки. Исследование может быть полезно руководителям предприятий, в особенности малых и средних, для формирования управленческих решений в области повышения производительности труда, в частности путем роботизации производства
Методологическая база исследования процессов трансформационных изменений в экономике поселений, в том числе городских округов санаторно-курортного типа, находится в стадии формирования. Отсутствуют сложившиеся подходы и четкий методический инструментарий познания, что обусловлено уникальностью поселений данного типа. Сложность изучения их структурно-отраслевой трансформации и специализации, ее устойчивости/изменчивости усиливается необходимостью построения динамических рядов экономических показателей за длительный период времени, поскольку лишь в этом случае выводы могут претендовать на научную обоснованность. Исследование направлено на выявление процессов структурно-отраслевой трансформации экономики городских округов санаторно-курортного типа Республики Крым в различных институциональных контекстах, обоснование факторов и условий происходящих изменений, обозначение экономического «генетического кода» поселений данного типа. Методология работы построена на теории региональной и муниципальной экономики. Использовались методы структурного анализа и анализа динамических рядов, библиометрический и контент-анализ. Информационной базой исследования послужили социально-экономические показатели развития Крыма за 1935–2020 гг. «Генетический код» экономики Крыма и локализованных на его территории городов-курортов заключается в доминировании сферы здравоохранения вследствие развития санаторно-курортной деятельности, которая базируется на использовании уникальных природных лечебных факторов и ресурсов. Выявлено, что этот код сохраняет устойчивость вне зависимости от меняющихся институциональных контекстов, формирующихся под влиянием геостратегических интересов государства, геополитической обстановки в мире, политической ситуации на соседних территориях
Качество функционирующих правил, как и их изменение, влияет на экономический рост. Вместе с тем многочисленные научные работы дают весьма усеченную картину такого влияния. Исследование направлено на выявление связи институциональных изменений, качества правил и роста экономики посредством построения теоретической модели. Методологическую основу работы составила теория экономического роста, а также теория институциональных изменений Норта – Олсона и авторская теория дисфункций. Использовались методы таксономического анализа и моделирования. Показано, что оценка качества институтов, и тем более институциональной среды, может быть построена на измерении их дисфункции, а также применении стандартных приемов из области «экономики качества». Обосновано положение о том, что оба подхода составляют, по сути, модели качества институтов, а следовательно, сама оценка качества отличается определенной степенью неточности. Вместе с тем выделены институциональные изменения двух базовых типов – генерируемые органом управления (коррекции) и происходящие самопроизвольно. Получено ограничение на темп институциональных изменений для роста экономики. Кроме того, показано, что классические критерии оценки благосостояния не учитывают влияния этих изменений. Это трансформирует общепринятый подход в области теории благосостояния, превращая ее в институциональную теорию. Сделан вывод о том, что политика роста в условиях смены институтов способствует еще более неравномерному распределению выгод между группами экономических агентов, в связи с чем повышаются требования к институциональному планированию.
Издательство
- Издательство
- УрГЭУ
- Регион
- Россия, Екатеринбург
- Почтовый адрес
- 620144, Уральский ФО, Свердловская область, г. Екатеринбург, ул. 8 Марта/Народной Воли, д. 62/45
- Юр. адрес
- 620144, Уральский ФО, Свердловская область, г. Екатеринбург, ул. 8 Марта/Народной Воли, д. 62/45
- ФИО
- Силин Яков Петрович (РЕКТОР)
- E-mail адрес
- odo@usue.ru
- Сайт
- https://www.usue.ru/