ISSN 1995-1248
DOI 10.26163/GIEF

Классификация современных методов оценки стоимости компании

Classification of Modern Methods of Business Valuation



Т.Э. Неупокоева
И.Н. Галкин
T.E. Neupokoeva
I.N. Galkin
t-neupokoeva2010@yandex.ru
iljagalkin@ro.ru
доцент кафедры финансов и кредита, Государственный институт экономики, финансов, права и технологий, кандидат экономических наук, доцент
аспирант кафедры финансов, Санкт-Петербургский государственный экономический университет
senior lecturer, the Department of Finance and Credit, State Institute of Economics, Finance, Law and Technology, PhD in Economics, associate professor
postgraduate student, the Department of Finance, St. Petersburg State University of Economics
Гатчина
Санкт-Петербург
Gatchina
St. Petersburg

Ключевые слова:

  • оценка бизнеса
  • метод дисконтированных денежных потоков
  • модель Эдвардса-Белла-Ольсона
  • доходный подход
  • сравнительный подход
  • затратный подход
  • машинное обучение
  • Keywords:

  • business valuation
  • discounted cash flow valuation
  • Edwards-Bell-Ohlson model
  • income approach
  • comparative approach
  • cost approach
  • machine learning
  • В статье проводится обзор и дается сравнительная характеристика как классических подходов и методов оценки бизнеса, так и современных, нестандартных (опционные методы, метод EBO, методы на основе машинного обучения). Анализируются их преимущества и недостатки, определяются сферы применения. По результатам исследования уточняется и дополняется существующая классификация методов оценки бизнеса, куда впервые авторами включается оценочный метод на основе машинного обучения, классифицируемый ими как метод сравнительного подхода. Делается вывод о перспективности данного метода, его ограничениях, а также необходимости дальнейшего исследования и валидации методики.

    We make a survey and give a comparative characteristic of both classical approaches and methods of business valuation, as well as modern, non-standard ones (option methods, Edwards-Bell-Ohlson model, methods based on machine learning).Their advantages and disadvantages are analyzed, areas of their application are identified. In accordance with the results of the study, the existing classification of business valuation methods is specified and expanded, the machine learning valuation method classified as a comparative approach method has been added. A conclusion is made about the prospects of the method in question, its limitations and the need for further research and validation.

    Обзор статьи

    Несмотря на значительное количество работ, посвященных теории и практике оценки бизнеса, эта тематика до сих пор остается предметом широких научно-практических дискуссий. С одной стороны, это обусловлено высокой практической ценностью данного процесса, большим количеством вариантов применения результатов оценки (для прямых, портфельных инвестиций, в процедуре банкротства, в рамках M&A – сделок для принятия внутренних управленческих решений). С другой стороны, усложнение экономических связей, цепочек поставок, появление новых рынков, направлений бизнеса, цифровых платформ, подстегиваемых научно-техническим прогрессом, ставят инвесторов, финансистов и исследователей перед новыми вызовами, успешный ответ на которые во многом зависит от такого ключевого инструмента, как современная классификация методов оценки бизнеса. Вместе с этим следует отметить, что в данный момент в научной и практической литературе не существует единого перечня оценочных методов. Это обстоятельство диктует необходимость продолжения фундаментальных и прикладных исследований, требует новых научных разработок в области оценки бизнеса.

    Список использованной литературы

    1. Асканова О.В., Карпенко А.В. Эволюция подходов к осознанию сущности понятия стоимости бизнеса и ее оценки // Общество: политика, экономика, право. 2010. № 2. С. 38–42.
    2. Володина А.О., Траченко М.Б. Совершенствование оценки стоимости собственного капитала компании // Научные труды Вольного экономического общества России. 2019. № 3. С. 334–345.
    3. Галкин И.Н. Потенциал применения методов искусственного интеллекта для анализа долгосрочной динамики стоимости собственного капитала публичных компаний // Повышение конкурентоспособности отечественной науки: развитие в условиях мировой нестабильности: материалы науч. конф. аспирантов СПбГЭУ. Санкт-Петербург, 18 мая 2023 г. / под науч. ред. д-ра экон. наук, проф. Е.А. Горбашко; редкол.: А.Г. Бездудная [и др.]. СПб.: Изд-во СПбГЭУ, 2023. С. 9–15.
    4. Козлова А.С., Одинокова К.А., Тараскин Д.С. Основные подходы к оценке стоимости публичных компаний // Промышленность: экономика, управление, технологии. 2019. № 1 (75). С. 105–111.
    5. Коклев П.С. Оценка стоимости компании с использованием методов машинного обучения // Финансы: теория и практика. 2022. №5. С. 132–148.
    6. Кривец В.В., Нестерова О.А. Опционная модель оценки стоимости предприятий // Вестник ТГЭУ. 2006. № 4. С. 58–62.
    7. Неупокоева Т.Э., Семенов В.В. Роль искусственного интеллекта в обеспечении стратегической финансовой устойчивости корпораций // Управление экономическими системами: электронный научный журнал. 2019. № 2 (20). С. 36.
    8. Прошков А.И. Сравнительная характеристика подходов и методов оценки стоимости бизнеса // π-Economy. 2011. № 1 (114). С. 105–110.
    9. Стровский В.Е., Симонян А.Х. Подходы и методы оценки стоимости бизнеса в современных условиях // Известия УГГУ. 2014. № 1 (33). С. 59–62.
    10. Яковлева Е.А. Особенности применения модели Эдвардса-Белла-Ольсона (EBO) для оценки рыночной стоимости предприятия // π-Economy. 2008. № 5 (64). С. 172–177.

    РФ, Ленинградская область, г. Гатчина, ул. Рощинская, д. 5 к.2