Статья: Разработка метода построения форвардных мультипликаторов компаний с использованием машинного обучения (2026)

Читать онлайн

В условиях высокой волатильности сырьевых рынков и возрастания роли поведенческих факторов бизнеса традиционные методы сравнительного подхода к его оценке теряют точность и прогностическую устойчивость. Особенно остро данная проблема проявляется при использовании стоимостных мультипликаторов, которые не оправдывают ожиданий инвесторов и не отражают будущую динамику финансовых показателей компаний. Целью исследования стала разработка метода построения форвардных мультипликаторов на основе интеграции машинного обучения и имитационного моделирования Монте-Карло, позволяющего раздельно прогнозировать компоненты мультипликатора – рыночную цену акций и чистую прибыль – с учетом фундаментальных, отраслевых и поведенческих факторов стоимости. Особое внимание в ходе работы было уделено такому вопросу, как отсутствие прогнозных значений экзогенных переменных, для решения которого используется сценарное моделирование. Апробация метода проведена на данных публичной компании нефтегазового сектора, что позволило выявить структурные различия факторов, определяющих цену и прибыль. Полученные результаты подтверждают высокую прогностическую способность моделей и подтверждают целесообразность перехода от исторических к форвардным мультипликаторам в практике стоимостной оценки. Разработанный подход значительно расширяет существующий инструментарий и может быть использован для инвестиционного анализа и оценки стоимости бизнеса в условиях неопределенности.

Ключевые фразы: стоимостная оценка бизнеса, сравнительный подход к оценке бизнеса, мультипликатор сравнительного подхода, машинное обучение
Автор (ы): Помулев Александр Александрович (Pomulev A. A.)
Журнал: УЧЕТ. АНАЛИЗ. АУДИТ

Предпросмотр статьи

Идентификаторы и классификаторы

SCI
Экономика
УДК
336.02. Финансовая политика. Налоговая политика
Для цитирования:
ПОМУЛЕВ А. А. РАЗРАБОТКА МЕТОДА ПОСТРОЕНИЯ ФОРВАРДНЫХ МУЛЬТИПЛИКАТОРОВ КОМПАНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ // УЧЕТ. АНАЛИЗ. АУДИТ. 2026. ТОМ 13, №1
Текстовый фрагмент статьи
Моя история просмотров (10)
Будьте первым, кто начнет обсуждение

Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.