Нечеткая оценка стоимости акций компаний–эмитентов на фондовом рынке на примере компании Exxon Mobil

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Предметом исследования является задача определения достоверной оценки стоимости акций компаний-эмитентов для участников фондового рынка, фондовых инвесторов, собственников и приобретателей компаний. Цель работы заключается в оценке акций компаний-эмитентов на фондовом рынке для различных сценариев их развития. Особое внимание уделяется сравнению полученных нечетких оценок стоимости акций и инвестиционных показателей в условиях реализации базового и пессимистического модельных сценариев развития нефтегазовой компании Exxon Mobil с рыночными ценами, что дает возможность определения заложенной в их текущих котировках степени риска. В статье предлагается методика оценки акций компаний-эмитентов, предметом которой является расчет пары параметров, определяющих инвестиционную привлекательность: прогнозной доходности (прогнозного генерируемого денежного потока) и рискованности объекта оценки. Методология исследования включает в себя применение методов анализа экономических явлений и процессов, относящихся к изучению развития компаний-эмитентов, а также оценки и прогнозирования их экономической деятельности. Для моделирования развития компаний-эмитентов применяется теория нечеткой логики. Исследование эмпирических данных и выявление тенденций в развитии компаний-эмитентов базируется на статистической обработке фактологического материала. Разработана методика нечеткой оценки стоимости акций компаний-эмитентов, включающая в себя базы данных исторических котировок и финансово-экономических показателей, а также прогнозные нечеткие сценарии их развития. Проведена апробация разработанной методики на основе данных компании Exxon Mobil. Для модельных прогнозных сценариев (базового и пессимистического) определены нечеткие оценки стоимости акций и инвестиционных показателей компании Exxon Mobil в зависимости от значений временных прогнозных этапов ее развития. Научная новизна статьи заключается в применении нечетких сценариев эволюции компаний-эмитентов, нечеткие параметры которых позволяют наиболее адекватно отображать неопределенность их прогнозного развития. Представленная методика нечеткой оценки стоимости акций компаний-эмитентов может быть востребована для практического применения не только для участников фондового рынка, собственников и приобретателей компаний, но и для потенциальных рядовых инвесторов. Результаты статьи могут быть использованы в качестве теоретической базы для дальнейших исследований в области нечетких оценок стоимости акций компаний-эмитентов.

Об авторах

Евгений Владимирович Дорохов

Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова

Email: e.v.dorokhov@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-7869-4530
докторант;

Список литературы

  1. Демиденко Т. И., Бричка Е.И. Проблемные аспекты практического применения метода дисконтированных денежных потоков при оценке стоимости компании // Финансовые исследования. 2019. № 4 (65). С. 247–257.
  2. Россохин В. В. Анализ подходов к фундаментальной оценке стоимости акций // Экономический анализ: теория и практика. 2008. № 6 (111). С. 56–62.
  3. Fernandez P. Valuation Methods and Shareholder Value Creation. Academic Press. San Diego, 2002. CA. doi: 10.1016/b978-0-12-253841-4.x5000-8
  4. Campbell J. Y., Shiller R. J. Stock Prices, Earnings, and Expected Dividends // Journal of Finance. 1988. Vol. 43 No. 3. 661–676.
  5. Shiller R. Irrational Exuberance. Princeton University Press. Broadway Books 2nd ed., 2005.
  6. Недосекин А. О. Фондовый менеджмент в расплывчатых условиях. СПб: Типография Сезам, 2003.
  7. Орловский С. А. Проблемы принятия решений при нечеткой информации. М.: Наука, 1981.
  8. Markowitz H. M. Portfolio Selection: Efficient Diversification in Investments // Operational Research Society. 1959. Vol. 10. No. 4. 253–254.
  9. Дробыш И. И. Современные методы расчета величины Value at Risk при оценке рыночных рисков // Труды ИСА РАН. 2018. № 68(3). С. 51–62. doi: 10.14357/20790279180305
  10. Tursunkhodjaeva S. Z. K. Valuation of shares of real sector enterprises of the republic of Uzbekistan by var method // South Asian Journal of Marketing & Management Research. 2020. Vol. 8. No. 3. 51–61. doi: 10.5958/2249-877X.2020.00083.1
  11. Andersen T. G., Bollerslev T. ARCH and GARCH Models. / In: S. Kotz, C.B. Read, D.L. Banks (editors). Encyclopedia of Statistical Sciences.Vol. II. N. Y.: John Wiley and Sons. 1998. 6–16. doi: 10.1002/0471667196.ESS0592.PUB3
  12. Bera A., Higgins M., Lee S. Interaction between autocorrelation and conditional heteroskedasticity: a random-coefficient approach // Journal of Business & Economic Statistics. 1992. No. 10. 133–142.
  13. Nelson D. Conditional heteroskedasticity in asset returns: a new approach // Econometrica. 1991. Vol. 59. No. 2. 347–370. https://doi.org/0012-9682(199103)59:22.0.CO;2-V
  14. Sentana E. Quadratic ARCH models // Review of Economic Studies. 1995. Vol. 62. No. 4. 639–661. doi: 10.2307/2298081
  15. Кудрявцева Е.А. Анализ макроэкономических факторов, влияющих на динамику фондового рынка России // Теоретическая экономика. 2021. № 11. С. 96–101. URL: http://www.theoreticaleconomy.ru. doi: 10.52957/22213260_2021_11_96
  16. Теньковская Л.И. Результат свободного ценообразования на фондовом рынке России в неблагоприятных геополитических условиях // Вестник ПНИПУ. Социально-экономические науки. 2022. № 4. С. 192–204. doi: 10.15593/2224-9354/2022.4.14
  17. Daradkeh K. A hybrid data analytics framework with sentiment convergence and multi-feature fusion for stock trend prediction // MDPI Journal of Electronics. 2022. № 11. 1–20. URL: doi.org/10.3390/electronics11020250
  18. Ghosh P., Neufeld A., Sahoo J. Forecasting directional movements of stock prices for intraday trading using LSTM and random forests // Financial Research Letters. 2023. 1–8. URL: doi.org/10.48550/arXiv.2004.10178
  19. Дорохов Е.В. Исследование манипуляций фондовыми активами на примере акций американских высокотехнологичных компаний биржи Nasdaq // Финансы и управление. 2023. № 1. С. 50–68. doi: 10.25136/2409-7802.2023.1.37548 EDN: WBBLRZ URL: https://nbpublish.com/library_read_article.php?id=37548
  20. Zadeh L. A. Fuzzy sets. Information and Control. Vol. 8. 1965. 338–353.
  21. Дамодаран А. Инвестиционная оценка: инструменты и методы оценки любых активов. – М: Альпина Паблишер, 2021.
  22. Дорохов Е.В. Совершенствование системы статистических показателей оценки состояния и перспектив развития фондового рынка // Вопросы статистики. 2022. 29(1). С. 17–27. URL: https://doi.org/10.34023/2313-6383-2022-29-1-17-27
  23. Официальный сайт Exxon Mobil Corporation (XOM). Financial results. Electronic resource. URL:https://investor.exxonmobil.com/earnings/financial-results (дата обращения: 12.08.2023).
  24. Официальный сайт INTERNATIONAL MONETARY FUND. World Economic Outlook Update, July 2023: Near-Term Resilience, Persistent Challenges. Electronic resource. URL: https://www.imf.org/en/Publications/WEO/Issues/2023/07/10/world-economic-outlook-update-july-2023?CID=sm-com-homepage-WEOET2023004 (дата обращения: 12.08.2023).
  25. f8k2Q23992. Investor relations data summary. Electronic resource. URL: https://d1io3yog0oux5.cloudfront.net/_fd8756dd88edb070677d017f2e42bbd3/exxonmobil/db/2288/22123/supplement/2Q23+Supplement+Website.pdf (дата обращения: 12.08.2023).
  26. Официальный сайт Federal Reserve System. Federal Reserve Board-Federal Reserve issues FOMC statement. Electronic resource. URL: https://www.federalreserve.gov/newsevents/pressreleases/monetary20230726a.htm (дата обращения: 12.08.2023).
  27. Официальный сайт NYSE. Exxon Mobil Corporation XOM. Electronic resource. URL: https://www.nyse.com/quote/XNYS:XOM (дата обращения: 12.08.2023).
  28. Нефтегазовые компании США, актуализация оценки. Electronic resource. URL: https://sinara-finance.ru/upload/iblock/755/vh4ja3k9aoqjvrw46on05iprsto7q7ff.pdf (дата обращения: 12.08.2023).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).