Methodological aspects of evaluating a company’s investment attractiveness

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The actual problems of choosing tools for risk assessment and predicted profitability (attractiveness) of an investment object are studied. There is a close relationship between the financial multipliers DIV/FCF, P/E Shiller, EV/EBITDA and risk indicators, which gives the investor the opportunity to make additional operational forecasts when analyzing an investment project. A number of key financial multipliers (P/S, EV/S, P/OCF, P/FCF) have been identified, and it is not entirely correct to use them as criteria for making an investment decision. The expediency of using the EV/EBITDA multiplier for making forecasts about the volatility of the return on shares of a certain company is justified, since this is the only indicator among the financial multipliers selected for analysis that has a relationship with the beta coefficient. Recommendations for forming a sample of necessary indicators (multipliers) when making investment decisions by various stakeholders are proposed.

About the authors

Yulia V. Nemtseva

Novosibirsk State University of Economics and Management

Author for correspondence.
Email: nemtseva_july@mail.ru

PhD in Economics, Docent of the Department of Corporative Management and Finance

56 Kamenskaya St, Novosibirsk, 630099, Russian Federation

Yulia V. Vorozhbickaya

Novosibirsk State University of Economics and Management

Email: vorozhbickaya@yandex.ru

2nd-year master’s student of the Department of Corporative Management and Finance

56 Kamenskaya St, Novosibirsk, 630099, Russian Federation

References

  1. Alekseev, M.A., Savelyeva, M.Yu., & Slaykovskiy, S.A. (2017). Vliyanie manipulirovaniya finansovoy otchetnost'yu na otsenku stoimosti kompanii [The impact of manipulating financial statements on the company's valuation]. Siberian Financial School, (5), 107–110.
  2. Becker, A.V., Vorozhbitskaya, Yu.V., & Shipunova, E.D. (2016). Vzaimosvyaz' razlichnykh vidov pribyli i riskov v teorii rychagov [The relationship of various types of profit and risks in the theory of leverage]. Humanization of Modern Science: Research, Innovation, Education: Materials of the XII All-Russian Scientific and Practical Conference (Ufa, April 12, 2016) (pp. 219– 225). Ufa: Aeterna Publ.
  3. Busov, V.I., Zemlyanskiy, O.A., & Polyakov, A.P. (2013). Otsenka stoimosti predpriyatiya (biznesa) [Valuation of an enterprise (business)]. Moscow, Yurayt Publ.
  4. Chechin, V.V. (2017). Investitsionnye predpochteniya chastnykh investorov kak osnova prinyatiya resheniya na rynke tsennykh bumag [Investment preferences of private investors as the basis for decision-making on the securities market] (Abstract of the Dissertation of the Candidate of Economic Sciences). Novosibirsk.
  5. Chirkova, E.V. (2017). Kak otsenit' biznes po analogii: Metodologicheskoe posobie po ispol'zovaniyu sravnitel'nykh rynochnykh koeffitsientov pri otsenke biznesa i tsennykh bumag [How to evaluate a business by analogy: A methodological guide to the use of comparative market coefficients in evaluating businesses and securities]. Moscow, Al'pina Biznes Buks Publ.
  6. Ferulev, N.V., & Shtefan, M.A. (2016). Vyyavlenie faktov fal'sifikatsii finansovoy otchetnosti v rossiyskikh kompaniyakh: Analiz primenimosti modeley Benisha i Roksas [Identification of falsification of financial statements in Russian companies: Analysis of the applicability of the Benisha and Roxas models]. Russian Management Journal, (3), 49–70.
  7. Ionin, V.G., & Nikolaeva, N.Yu. (2017). Analiz struktury riskov kompanii na osnove pokazateley effektov rychagov [Analysis of the company's risk structure based on leverage effects indicators]. Vestnik NSUEM, (2), 274–292.
  8. Kogdenko, V.G. (2008). Metodika analiza effekta sopryazhennogo rychaga po dannym finansovoy otchetnosti [Methodology for analyzing the effect of the conjugate lever based on financial statements]. Audit and Financial Analysis, (3), 44–52.
  9. Kosorukova, I.V., Sekcheva, S.A., & Shuklina, M.A. (2015). Otsenka stoimosti tsennykh bumag i biznesa [Valuation of securities and businesses]. Moscow, Moscow Academy of Finance and Industry.
  10. Lyuts, E.V. (2020). Metodicheskiy podkhod k regulirovaniyu doveritel'nogo upravleniya na rynke tsennykh bumag Rossiyskoy Federatsii [Methodological approach to the regulation of trust management in the securities market of the Russian Federation] (Abstract of the Dissertation of the Candidate of Economic Sciences). Novosibirsk.
  11. Pavlyuk, A.O. (2017). Sravnitel'nye kharakteristiki iskazheniya bukhgalterskoy otchetnost'yu v kompaniyakh [Comparative characteristics of distortion of the accounting reporting in companies]. Economics, Management and Law: Innovative Problem Solving: A Collection of Articles by the Winners of the VIII International Scientific and Practical Conference (Penza, May 25, 2017) (pp. 138–141). Penza, Nauka i prosveshchenie Publ.
  12. Shapkin, A.S., & Shapkin, V.A. (2013). E'konomicheskie i finansovye riski: Otsenka, upravlenie, portfel' investitsiy [Economic and financial risks: Assessment, management, investment portfolio]. Moscow, Dashkov i K Publ.
  13. Walsh, K. (2001). Klyuchevye pokazateli menedzhmenta: Kak analizirovat', sravnivat' i kontrolirovat' dannye, opredelyayushchie stoimost' kompanii [Key management indicators: How to analyze, compare and control the data that determine the value of the company]. Moscow, Delo Publ.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».