Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


Учет и анализ систематических рисков инвестиционных проектов

Работа №144655

Тип работы

Магистерская диссертация

Предмет

экономика

Объем работы61
Год сдачи2023
Стоимость4900 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
42
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


ВВЕДЕНИЕ 3
ГЛАВА 1. ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ 6
1.1. Предварительное представление об объекте и предмете исследования 6
1.2. Подходы к определению инвестиционной привлекательности активов 6
1.3. Классификация проектов 8
1.4. Отличительные особенности инвестиционных проектов 12
1.5. Классификация рисков 13
1.6. Обзор моделей учета рисков для определения ставки дисконтирования 16
1.7. Определение ставки дисконтирования по модели CAPM 18
1.8. Особенности расчетов фактической доходности компаний 20
Формулирование исследовательских вопросов 20
Формирование гипотез 20
ГЛАВА 2. МЕТОДОЛОГИЯ 21
2.1. Объект исследования 21
2.2. Предмет исследования 22
2.3. Методы исследования 24
2.4. Ограничения исследования 27
2.5. Ожидаемые результаты исследования 28
ГЛАВА 3. ПРОВЕДЕНИЕ ЭМПИРИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ 29
3.1. Сбор первичных данных для анализа 29
3.2. Расчет доходности компаний 34
3.3. Расчет бета коэффициента в 36
3.4. Выбор показателя среднерыночной доходности 38
3.5. Расчет ставки дисконтирования методом CAPM 40
3.6. Сопоставление расчетной ставки дисконтирования с реальной доходностью 41
3.7. Представление и анализ результатов исследования по каждому периоду 41
3.8. Заключение по результатам эмпирического исследования 52
ВЫВОД 55
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 56
ПРИЛОЖЕНИЯ 59


Технологический прогресс и иного рода положительное развитие общества тесно связаны с инновационной деятельностью, которая в большой степени достигается благодаря инвестированию новых проектов различных отраслей. Тем не менее, не смотря на все положительные эффекты подобной деятельности для общества, стратегическим инвестором, который для подобных проектов выступает неким судьей, определяющим, стоит ли тот или иной проект вкладываемых в него средств или нет, в первую очередь движут понятия прибыльности либо же убыточности. Безусловно, положительный эффект для общества тоже является важным фактором, тем не менее, вторичным для инвестора в случае инвестиционных проектов. Именно поэтому государство субсидирует некоторые отрасли, ключевые для развития общества, тем самым делая их более привлекательными для инвестирования.
Ни для кого не станет сюрпризом то, что пандемия коронавирусной инфекции, разразившейся в 2020 году, повлияла на многие, если не все, сферы нашей жизни. Парализованная карантинными мерами экономика тоже не стала исключением. Как отмечает Международный Валютный Фонд (МВФ) в своём ежегодном отчёте , влияние данного кризиса на глобальную экономику стало беспрецедентным со времен Великой депрессии, что привело к падению роста мирового ВВП до невообразимой отметки в - 17.19% по отношению к 2019 году.
Таким образом, пагубное влияние эпидемии на экономику становится достаточно очевидным фактом, отраженным в общепризнанном показателе ВВП и эффект данного воздействия, как экономический так и социальный примерно ясен. Однако, влияние последствий пандемии на привлекательность инвестиционных проектов в частности, уже требует более детального изучения с целью выявления основных компонентов оценивания данной привлекательности, подверженных воздействию. Почему это важно сделать как можно скорее? Как было упомянуто ранее, инвестиционные проекты тесно связаны с инновационной деятельностью, выступающей локомотивом прогресса в обществе. Следовательно, если пандемия негативно повлияла на решение инвесторов вкладывать деньги в инновационные проекты в пользу альтернативных вложений, скажем в акции фондовых рынков, это приведет к замедлению прогресса. Портфельная теория подразумевает наличие у инвестора равносильного выбора между вкладыванием капитала в реальный и финансовый экономические секторы . Так, согласно теории У Баумоля о производительном, непроизводительном и разрушительном предпринимательстве , распределение “предпринимательского потенциала” в обществе сместится с производительного в сторону непроизводительного. Непроизводительное предпринимательство, в данном случае, проявляется в смещении фокуса с деятельности, нацеленной на создание экономических благ на деятельность, связанную с погоней за рентой.
Помимо экономической ситуации последних лет, с недавнего времени, а именно, начала СВО 24 февраля 2022 года, политическая обстановка диктует экономике новые правила существования. Волатильность курса рубля, обилие беспрецедентных санкций, как структурных, отраслевых, региональных и частных, направленных на конкретных лиц, а также искусственные ограничения для движения капитала значительным образом должно было изменить подход к расчету доходности инвестиционных проектов.
Теперь же, осознавая важность оценки инвестиционной привлекательности проектов, нужно понять, какими средствами данная оценка осуществляется и какой проект можно считать привлекательным. Одним из краеугольных параметров, необходимых для принятия решения об инвестировании в проект является ставка дисконтирования. Именно она позволяет инвестору здраво оценить будущую доходность вложений с учетом альтернативных доходностей с точки зрения упущенной выгоды. Применив данную ставку к прогнозируемым финансовым потокам и вычтя начальные капиталовложения, инвестор может получить значение NPV Согласно презумпции достаточности положительного значения NPV , если NPV >0, то инвестор должен принять положительное решение об инвестировании средств в данный проект, следовательно проект можно считать инвестиционно привлекательным.
Однако, сложность здесь таится в необходимости адекватного оценивания ставки дисконтирования. Неправильно определенная ставка может привести как к вложению капитала в заранее убыточный проект, так и к упущенной доходности, в зависимости от того, в какую сторону ставка была некорректно определена. Способов оценивания ставки дисконтирования великое множество. Рассмотрению основных из них будет посвящена часть в разделе литературного обзора. Наиболее точные способы, учитывающие множество факторов, такие как модель CAPM, как раз и могли пострадать от воздействий пандемии больше всего.
На данном этапе, читатель может задаться вопросом, в чём суть исследования? Ведь очевидно, что великое множество проектов стало менее инвестиционно привлекательными под влиянием пандемии и санкций, так как производственные, логистические, операционные и иные издержки выросли, что должно было сократить показатель ROI и денежные потоки, используемые при определении ставки дисконтирования. Тем не менее, всё не совсем так однозначно как могло показаться на первый взгляд. Как было отмечено ранее, в оценивании ставки дисконтирования используется комплексный подход, который учитывает также такие финансовые показатели, как индекс Dow Jones и S&P 500, а также безрисковую ставку в виде ставки по государственным облигациям или застрахованному банковскому депозиту (для мелких и средних инвестиционных проектов), которые выступают как мера альтернативной доходности. Следовательно, экономический кризис, наступивший впоследствии пандемии и СВО, повлиял не только на издержки, связанные с реализацией проектов, но и на критерии альтернативной выгоды.
Согласно данным платформы финансовых котировок investing.com, показатели индексов Dow Jones и S&P500 за 2020 год по сравнению с 2019 упали на рекордные за долгое время 38% и 36% соответственно .


Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!


Таким образом, полученные результаты исследования нацелены на формирование комплексных ответов на исследовательские вопросы, подкрепленные гипотезами и сформулированные в начале работы. Ниже представлена краткая выжимка умозаключений, сформированных на основании исследования, и нацеленных на конкретные тезисы, сформулированные в начале.
Исследовательский вопрос 1: Насколько корректной получается ставка дисконтирования, рассчитанная моделью CAPM, базирующейся на доходности американского рынка с применением коэффициента k, переводящего долларовую доходность в рублевую в 2022 году?
Результаты исследования привели к умозаключению, что ни одна из расчетных моделей ставки дисконтирования, полученных посредством применения модели CAPM не смогла продемонстрировать хоть сколько-нибудь приемлемую точность, сопоставимую с реальной доходностью. Реальная доходность оказалась порядком ниже прогнозируемой. Тем не менее, наличие значимой отрицательной корреляции между расчетными значениями и реальной доходностью присутствует, что означает наличие взаимосвязи реальной доходности и ставки дисконта, рассчитанной при помощи модели CAPM. В защиту модели следует сказать, что факторы, повлиявшие на неточность модели в данном периоде исследования вряд ли бы смогла предсказать какая-либо иная модель, так как они являлись внешними, политическими, связанными с санкциями, наложенными на Россию в 2022 году.
Гипотеза 1: Модель CAPM, используемая в текущем виде на российском рынке, не способна результативно определять ставку дисконтирования.
По ходу исследования, данная гипотеза полностью подтвердилась на всех периодах наблюдения. Нет оснований полагать, что немодифицированная модель CAPM, имеющая широкое применение на рынке сможет определять ставку дисконтирования с приемлемой точностью для последующих периодов.
Исследовательский вопрос 2: В случае если используемая модель не способна предоставить приемлемой точности, можно ли использовать показатели китайского рынка, вместо американского, как рынка, более взаимосвязанного с российским на данный момент?
Действительно, данные свидетельствуют об улучшении взаимосвязанности ставки CAPM, рассчитанной по китайскому рынку и реальной доходностью компаний. Однако, улучшения на данный момент незначительны. К сожалению, расчет ставки дисконтирования по китайскому рынку был возможен без условностей только для двух последних периодов наблюдения - 2022 и первый квартал 2023, потому как ранее облигаций российских государственных компаний, номинированных в рублях не было представлено на рынке. Скорее всего, в будущем появятся государственные евробонды, номинированные в юанях и с этими поправками точность модели улучшится. Более того, расчетная база по китайскому рынку может быть использована в модифицированных версиях модели CAPM, например DCAPM. Возможно в модифицированной модели это обеспечит значительный прирост точности.
Таким образом, более точно ответить на 2 исследовательский вопрос возможно будет по завершении 2023 года, когда итоговая годовая доходность компаний сформируется до конца. Однако, есть предпосылки полагать, что использование китайского рынка в качестве расчетной базы в дальнейшем смогут показать более точные результаты.
Гипотеза 2: Использование китайского рынка в качестве расчетной базы для определения ставки дисконтирования моделью CAPM для российских проектов покажет более точные результаты, нежели таковая с американской расчетной базой.
Вторая гипотеза подтвердилась, однако степень увеличения точности расчетов при использовании китайского рынка пока незначительная.
Гипотеза 3: Ситуация на рынке РФ до всемирной пандемии и санкций, вызванных началом СВО способствовала к более точному определению ставки дисконтирования нежели после этих событий.
Исходя из средних значений можно судить, что точность до пандемии и санкций была выше, однако это связано скорее с менее волатильной доходностью компаний в целом, а не работой модели CAPM, поэтому гипотеза подтверждается с оговоркой.
Результаты данной исследовательской работы нацелены помочь предпринимателям, экономистам а также риск-аналитикам сделать правильный выбор из широкого спектра современных подходов и методик выставления ставки дисконтирования. Модель CAPM имеет широкое распространение на рынке ввиду своей относительной легкости в применении, однако, исходя из результатов данного исследования, возможно стоит потратить больше времени и средств для использования другого инструментария для получения более корректного значения данного показателя. Стоит помнить, что именно ставка дисконтирования позволяет создать корректные виртуальные или реальные резервы, столь необходимые для выживаемости бизнеса в условиях обеспечения максимальной доходности.


I. Ивасенко А. Г., Никонова Я. И., . Каркавин М. В, Управление проектами -
Ростов-на-Дону: Феникс, 2009. - 327 с.
2. Поляков Н. А., . Мотовилов О. В, Лукашов Н. В., Управление инновационными проектами, М: Юрайт, 2016.
3. Казанцев, А. К., Миндели, Л. Э., Валдайцев, С. В., Основы инновационного менеджмента. Теория и практика: Учебник. (2-е изд. перераб. и доп. ed.) Экономика, 2004
4. Фунтов В. Н., Основы управления проектами в компании. 2-е изд., доп. — СПб.: Питер, 2008.
5. Дамодаран А. Инвестиционная оценка. Инструменты и методы оценки любых активов. 2011. М.:Альпина.
Статьи в журналах
6. Лукашов В. Н., Лукашов Н. В., Определение величины ставки дисконтирования для инвестиционного проектирования и оценки бизнеса: о различии подходов к исчислению и применению. Вестник Санкт-Петербургского университета. Экономика. Т. 35. Вып. 1. 2019. С. 83-112.
7. Е.А. Спиридонова, Е.И. Михеева, Н.Н. Пономарева, М.А. Сухарева. Сравнительный анализ привлекательности инвестирования в инновационные и неинновационные компании. Экономика и предпринимательство, № 9, 2020 г.
8. Лукашов Н.В. МЕХАНИЗМ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ОБЪЕМОВ ИНВЕСТИЦИОННЫХ РЕСУРСОВ С УЧЕТОМ РИСКА. Вестник Санкт-Петербургского университета. 2012. Сер. 5, Вып. 1.
9. Markowitz H., Portfolio selection. The Journal of Finance 7, 1952. p. 71-91
10. Baumol W.J., Entrepreneurship: productive, unproductive and destructive. Journal of Business Venturing 11, 1990. p. 3-22
II. Валдайцев С. Определение «справедливой рыночной стоимости» патентов на изобре¬тения с использованием метода оценки реальных опционов (метод ROV, Real options value method). Инновации. 2007. № 3. С. 64-70.
12. Теплова Т.В. и Селиванова Н.В. Эмпирическое исследование применимости модели DCAPM на развивающихся рынках. Электронный журнал Корпоративные Финансы, №3, 2007
13. Miller M., Modigliani F. Dividend Policy, Growth and the Valuation of Shares // The Journal of Business. 1961 Oct. P. 411-433
Нормативно-правовые акты
14. Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов. утв. Минэкономики РФ, Минфином РФ, Госстроем РФ 21.06.1999 N ВК 477
Электронные ресурсы
15. URL: https://www.imf.org/external/pubs/ft/ar/2020/eng/spotlight/covid-19/-(Дата обращения: 11.03.2022) - Международный валютный фонд
16. URL: https://ru.investing.com/indices/us-30- (Дата обращения: 11.03.2022) - Платформа финансовых котировок
17. URL: https://www.moex.com- (Дата обращения: 15.12.2022) - Сайт Московской биржи
18. URL: https://rusbonds.ru/bonds/4012/- (Дата обращения: 13.12.2022) -
Официальный ресурс RusbBonds
19. URL: https://quote.rbc.ru/news/article/623064b39a7947daacc0cb00- (Дата
обращения: 21.12.2022) - Новостной портал РБК
20. URL: https://ru.investing.com/rates-bonds/u.s.-3-year-bond-yield-historical-data-
(Дата обращения: 01.03.2023) - Доходность трехлетних государственных облигаций США
21. URL: https://rusbonds.ru/filters/bonds/F379A2D8BE6BF911E0532B49060A59AA-
(Дата обращения: 01.04.2023) - Корпоративные облигации, номинированные в юанях
22. URL: https://www.investing.com/indices/us-30- (Дата обращения: 01.04.2023) -
Котировки индекса Dow Jones Average
23. URL: https://www.investing.com/indices/nasdaq-composite- (Дата обращения:
01.04.2023) - Котировки индекса NASDAQ
24. URL: https://rusbonds.ru/bonds/124705/; https://rusbonds.ru/bonds/96319- (Дата обращения: 02.04.2023) - Обзор облигаций с приведенными ISIN
25. URL: https://ru.investing.com/rates-bonds/russia-3-year-bond-yield-historical-data -
(Дата обращения: 04.04.2023) - Доходность трехлетних ОФЗ
26. URL:
https://www.levada.ru/2023/01/11/predstavleniya-o-budushhem-gorizont-planirovaniya-i-nastroeniya/- ((Дата обращения: 05.04.2023)(НАСТОЯЩИЙ МАТЕРИАЛ (ИНФОРМАЦИЯ) ПРОИЗВЕДЕН И РАСПРОСТРАНЕН ИНОСТРАННЫМ АГЕНТОМ АНО «ЛЕВАДА-ЦЕНТР» ЛИБО КАСАЕТСЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ИНОСТРАННОГО АГЕНТА АНО «ЛЕВАДА-ЦЕНТР».) - Исследование
Левада-Центра
27. URL: https://ru.investing.com/rates-bonds/china-3-year-bond-yield-(Дата обращения: 06.04.2023) - Доходность государственных облигаций Китая
28. URL: https://ru.investing.com/indices/shanghai-composite-historical-data- (Дата обращения: 06.04.2023) - Котировки Шанхайской биржи
29. URL: https://rusbonds.ru/bonds/228281/- (Дата обращения: 06.04.2023) -
Облигация государственной компании ПАО “СовКомфлот”, номинированная в юанях
30. URL: https://ru.investing.com/currencies/xau-usd- (Дата обращения: 11.04.2023) - Стоимость унции золота в долларах США
31. URL:
https://www.investopedia.com/insights/introduction-to-stock-market-indices/#:~:text=The%20three
%20most%20widely%20followed,from%20the%20U.S.%20stock%20market. - (Дата обращения:
11.04.2023) - Индексы среднерыночной доходности
32. URL: https://rusbonds.ru/filters/bonds/F379A2D8BE6BF9nE0532B49060A59AA- (Дата
обращения: 11.04.2023) - Список государственных облигаций РФ, номинированных в юанях
33. URL: https://www.careerprinciples.com/resources/how-to-calculate-beta- (Дата обращения:
11.04.2023) - Методология расчета бета-коэффициента 


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.



Подобные работы


©2025 Cервис помощи студентам в выполнении работ