Предмет. На основе разработанной процедуры нечеткой оценки стоимости акций компаний-эмитентов анализируются актуальные вопросы, касающиеся прогнозирования их инвестиционного потенциала в условиях динамики фондового рынка. Цели. Оценка инвестиционного потенциала компаний-эмитентов для различных сценариев их развития. Методология. Методология исследования базируется на применении методов анализа экономических явлений и процессов, системного подхода к изучению развития компаний-эмитентов, а также оценки и прогнозирования их экономической деятельности. В ходе моделирования фондовых процессов применяются теория нечеткой логики и теория эффективности. Для исследования массивов эмпирических данных и выявления тенденций в развитии компаний-эмитентов используются метод аналогий, статистическая обработка фактологического материала, сравнительный и экспертный анализ. Результаты. Разработана методика прогнозной оценки инвестиционного потенциала компаний-эмитентов в условиях динамики фондового рынка, включающая формирование сценариев развития компаний на основе их прогнозных финансово-экономических показателей в виде нечетких чисел. Произведено построение функций принадлежности исходных нечетких финансово-экономических показателей. Дана прогнозная нечеткая оценка стоимости акций компании-эмитента и ее инвестиционного потенциала для выбранного нечеткого финансово-экономического показателя и прогнозного сценария. На примере модельных прогнозных сценариев развития компании ExxonMobil осуществлена апробация методики. Выводы. Представленная методика дает возможность участникам фондового рынка и инвесторам на основе базы данных котировок и финансово-экономических показателей компаний-эмитентов осуществлять прогнозную оценку их инвестиционного потенциала. Прогнозная оценка производится в рамках сформированного нечеткого прогнозного сценария эволюции компании в соответствии с тенденциями развития внутренних и внешних факторов риска. Нечеткие финансово-экономические показатели прогнозных сценариев позволяют наиболее адекватно отображать неопределенность прогнозного развития компаний.
Ключевые слова: фондовый рынок, компания-эмитент, инвестиционный потенциал, прогнозная стоимость акции, нечеткие числа
Список литературы:
Бурканов А.О. Анализ инвестиционной привлекательности высокотехнологических компаний с малой капитализацией «единорогов» перед IPO // Инновации и инвестиции. 2018. № 7. С. 11–15. URL: Link
Лахметкина Н.И. Инвестиционный потенциал – фундаментальное понятие инвестиционного процесса // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2011. № 4. С. 17–20. URL: Link
Тарасов А.В., Шлячков Н.С. Определение риска и доходности инвестиций на основе оценки потенциала развития компании // Экономика и управление. 2010. № 11. С. 75–81. URL: Link
Алексеев М.А., Сухоненко В.Д. Оценка инвестиционной привлекательности через анализ информационного пространства финансового рынка // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Экономика и управление. 2019. № 4. С. 133–139. URL: Link
Малов Д.Н. Оценка инвестиционной привлекательности компаний на основе модели VAR (векторной авторегрессии) и ARIMA с учетом рисков // Инновации и инвестиции. 2019. № 1. С. 153–159. URL: Link
Пупенцова С.В., Титов А.Б., Ливинцова М.Г. Оценка инвестиционной привлекательности предприятия в условиях неопределенности и риска // Вестник Волжского университета им. В.Н. Татищева. 2020. Т. 2. № 1. С. 210–218. URL: Link
Тютюкина Е.Б., Данилов А.И., Абросимова О.М. Оценка инвестиционной привлекательности высокотехнологичных компаний // Вестник университета. 2020. № 11. С. 165–173. URL: Link
Россохин В.В. Анализ подходов к фундаментальной оценке стоимости акций // Экономический анализ: теория и практика. 2008. № 6. С. 56–62. URL: Link
Fernandez P. Valuation Methods and Shareholder Value Creation. Academic Press, San Diego, CA, 2002.
Демиденко Т.И., Бричка Е.И. Проблемные аспекты практического применения метода дисконтированных денежных потоков при оценке стоимости компании // Финансовые исследования. 2019. № 4. С. 247–257. URL: Link
Минасян В.Б. Оценка рисков, возникающих при применении технологии мультипликаторов для оценки акций // Финансы: теория и практика. 2018. Т. 22. № 3. С. 124–135. URL: Link
Campbell J.Y., Shiller R.J. Stock Prices, Earnings, and Expected Dividends. The Journal of Finance, 1988, vol. 43, iss. 3, pp. 661–676. URL: Link
Shiller R.J. Irrational Exuberance. Princeton University Press, Broadway Books, 2005, 304 p.
Дорохов Е.В. Совершенствование системы статистических показателей оценки состояния и перспектив развития фондового рынка // Вопросы статистики. 2022. Т. 29. № 1. С. 17–27. URL: Link
Engle R.F., Lilien D., Robins R. Estimating Time Varying Risk Premia in the Term Structure: The ARCH-M Model. Econometrica, 1987, vol. 55, iss. 2, pp. 391–407. URL: Link
Nelson D. Conditional Heteroskedasticity in Asset Returns: A New Approach. Econometrica, 1991, vol. 59, iss. 2, pp. 347–370. URL: Link
Sentana E. Quadratic ARCH Models. The Review of Economic Studies, 1995, vol. 62, iss. 4, pp. 639–661. URL: Link
Bera A.K., Higgins M.L., Lee S. Interaction Between Autocorrelation and Conditional Heteroscedasticity: A Random-Coefficient Approach. Journal of Business & Economic Statistics, 1992, vol. 10, iss. 2, pp. 133–142. URL: Link
Недосекин А.О. Нечеткий финансовый менеджмент. М.: Аудит и финансовый анализ, 2003. 103 с.
Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой информации. М.: Наука, 1981. 208 с.
Markowitz H.M. Portfolio Selection. The Journal of Finance, 1952, vol. 7, iss. 1, pp. 77–91. URL: Link
Zadeh L.A. Fuzzy Sets. Information and Control, 1965, vol. 8, iss. 3, pp. 338–353. URL: Link90241-X
Каид В.А.А. Методы построения функций принадлежности нечетких множеств // Известия ЮФУ. Технические науки. 2013. № 2. С. 144–153. URL: Link
