Когденко В.Г.доктор экономических наук, заведующая кафедрой финансового менеджмента, Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ», Москва, Российская Федерация kogdenko7@mail.ru ORCID id: отсутствует SPIN-код: 5187-2698
Предмет. Проблемы стратегического финансового моделирования. Цели. Построение стратегической модели прибыли и оценка на ее основе степени рискованности компании с использованием метода Монте-Карло. Методология. Алгоритмы прогнозирования, финансового моделирования, оценки рисков для компании в целом. Результаты. Разработана методика стратегического финансового моделирования прибыли методом Монте-Карло, включающая пять этапов. На первом этапе формируется и уплотняется массив данных о бизнес-портфеле компании и ее расходах. На втором этапе происходит построение прогнозной модели прибыли на основе выявления переменных параметров – факторов стоимости и источников риска. На третьем этапе обосновывается алгоритм прогнозирования переменных модели и определяются их прогнозные значения. На четвертом этапе оценивается волатильность переменных модели и определяются нижние и верхние границы их изменения на основе доверительных интервалов. На пятом этапе генерируются сценарии прибыли с помощью метода Монте-Карло, анализируются результаты, оценивается величина прибыли под риском. Методика апробирована на реальных публичных данных российской компании. Выводы. Предложен подход к стратегическому моделированию прибыли компании, позволяющий оценивать влияние волатильности на бизнес и его финансовые результаты. Разработанная модель может использоваться для оценки влияния на прибыль изменения рыночных параметров, анализа изменения структуры бизнес-портфеля, анализа вклада составляющих бизнес-портфеля в общий риск компании, оценки мер по оптимизации расходов. Статья может быть полезна специалистам финансовых служб, принимающим решения с учетом риска.
Ключевые слова: финансовые модели, анализ рискованности компании, метод Монте-Карло
Список литературы:
Майер-Шенбергер В., Кукьер К. Большие данные. Революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и мыслим. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2014. 156 с.
Демкин И.В. Оценка интегрированного инновационного риска на основе методологии Value-at-Risk // Проблемы анализа рисков. 2006. Т. 3. № 4. С. 362–378.
Ханк Дж.Э., Уичерн Д.У., Райтс А.Дж. Бизнес-прогнозирование. М.: Вильямс, 2017. 656 с.
Карлберг К. Бизнес-анализ с использованием Excel. М.: Вильямс, 2017. 576 с.
Жаров Д. Финансовое моделирование в Excel. М.: Альпина Бизнес Букс, 2008. 170 с.
Дамодаран А. Стратегический риск-менеджмент: принципы и методики. М.: Вильямс, 2017. 496 с.
Пайк Р., Нил Б. Корпоративные финансы и инвестирование. СПб.: Питер, 2006. 784 с.
Берзон Н.И., Буянова Е.А., Газман В.Д. и др. Инновации на финансовых рынках. М.: НИУ ВШЭ, 2013. 420 с.
Холмс Э. Риск-менеджмент. М.: Эксмо, 2007. 304 с.
Заман А. Репутационный риск: управление в целях создания стоимости. М.: Олимп-Бизнес, 2008. 416 с.
Костантини П. Анализ эффективности инвестиций методом CROCI – опыт ведущих компаний. М.: Вершина, 2007. 288 с.
Бернстайн Л.А. Анализ финансовой отчетности: теория, практика и интерпретация. М.: Финансы и статистика, 2003. 624 с.
Любушин Н.П., Бабичева Н.Э., Игошев А.К., Кондрашова Н.В. Моделирование устойчивого развития экономических систем различных иерархических уровней на основе ресурсоориентированного подхода // Экономический анализ: теория и практика. 2015. № 48. С. 2–12. URL: Link
Дамодаран А. Инвестиционная оценка. Инструменты и методы оценки любых активов. М.: Альпина Бизнес Букс, 2008. 1340 c.
Антилл Н., Ли К. Оценка компаний: анализ и прогнозирование с использованием отчетности по МСФО. М.: Альпина Паблишер, 2016. 580 с.
