title: Analysis of Factors of Premium for Company Specific Risks in Russian Steel and Mining Industry
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Швец Сергей Константинович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Гаврилова Алена Александровна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Gavrilova Alena
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Окулов Виталий Леонидович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Okulov Vitalii Leonidovich
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2017-09-29T14:14:12Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2017-09-29T14:14:12Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2017
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 047442
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/9640
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе основное внимание уделяется анализу премии за специфические рынки в горнодобывающих и металлургических компания России. До сих пор менеджеры, инвесторы, аналитики и владельцы испытывают трудности при определении премии за специфические риски компаний при оценки бизнеса для разных целей. Специфические риски являются уникальными рисками, свойственные только для определенной, анализируемой компании, а также это те риски, которые не могут быть дифференцируемы инвестором в силу своей уникальности. Премия за специфические риски- это количественное выражение специфических рисков.  Основными целями работы мы обозначили нахождение факторов, которые влияют на премию за специфические риски, а также определение размеров премии за факторы, которые являются специфическими рисками для компаний, оперирующих в металлургической и горнодобывающей отрасли России.  Основные задачи могут быть представлены следующим образом:  1)	Обзор методов для оценки бизнеса, техник для подсчета премии за специфические риски публичных компаний, и факторов, которые являются специфическими рисками для компаний и, в свою очередь влияют на премию за них.   2)	Подсчет волатильности операционной прибыли, относительного уровня специфического риска для каждой компании в нашей выборке, а также премии за специфические риски.  3)	Сбор финансовой информации из отчетов компаний про все публичные компании из горнодобывающей и металлургической отрасли России информация о которых доступна в открытом доступе базы данных SKRIN, SPARK, Thomson Reuters  4)	Определить факторы, которые являются значительными для премии за специфические риски в металлургической. и горнодобывающей отрасли России.  5)	Определить отраслевой размер премии за специфические риски, который менеджеры, инвесторы, аналитики и владельцы могут использовать при оценки бизнеса.  Основными результатами является выявление финансовых факторов, специфичных для металлургической и горнодобывающей отрасли России, премии за которые оценщики бизнеса могут добавлять/убавлять к ставкам дисконтирования при оценки фирм, а также размер премий. Такими образом, за истинно специфические риски оценщикам бизнеса следует брать: прибыльность, ликвидность и оборот оборотного капитала. За отклонение прибыльности компании от среднего показателя по отрасли оценщикам следует рассматривать премию в 0.3%, за ликвидность- 1%, за оборот оборотного капитала стоит взять во внимание премию в размере 0.2%. В ходе исследования было выявлено, что левердж является как фактором рыночного риска, так и специфического. Применив две разные беты (бета с долговой нагрузкой и без) для подсчета премии за специфические риски и подсчитав разницу между полученными размерами премий, было выявлено, что премия в размере 1.8% является оптимальной для долгосрочного долга к активам компании, и 2 % за другой показатель левереджа, рассматриваемый в данной работе- долг к капиталу компании.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In this research, we point our attention to analyze of premium for specific risks in Russian steel& mining industry. Until now appraisers confused about this indicator while valuing companies for different purpose. Specific risk can be determined as unique risks that are specific for certain company. Moreover, specific risk can be risk that investors can not diversified away. Specific risk premium is a quantitative representation of such risks.  The main goals of this paper is to find factors and determine the size of specific risk premium for valuation of companies in Russian steel and mining industry.  The objective can be formulated as follow:  1)	Analyze of techniques to value business, overview of existing theoretical and empirical studies of models to calculate companies specific risk premiums and factors, which affect the company specific risk premium.  2)	Calculating the volatility of operational profit and relative level of specific risk for every company in our sample, determine the specific risk premium for every company in our sample.  3)	To choose a sample of all public companies in Russian steel and mining industry, information about which is available in SKRIN, SPARK and Thomson Reuters databases, collect financial data of companies from financial statements.  4)	Identify the factors that influence specific risk premiums in Russian steel and mining industry.  5)	Determine the size of premiums managers, owners  and investors should consider while valuing business.  As a result, we identify the main financial factors that specific for Russian steel and mining industry, premium for which can be added/subtracted in discount rates while valuing the business. In addition, the size of premiums was detected.   Thus, as factors of specific risk appraisers should consider the following financial factors: liquidity ratio- current ratio, profitability ratio determined as EBITDA/Asset and ratio showed operational performance of the company- working capital turnover ratio. For deviation of current ratio or liquidity of the company the size of 1 % premium may be taken in account, for deviation of profitability – 0.3%. As we include two leverage ratios  which are widely use in practice and knowing that such ratios absorbs not only company’s specific risk but also market risk, we calculate premium for specific risk with help of two betas: levered and unlevered. The different between premium obtained in these two cases – the premium for specific risk due to deviation of leverage ratios. For long-term debt equity- 1.8% and for debt/equity- 2%.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Специфический риск
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Премия за специфический риск
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Ставка дисконтирования
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Оценка бизнеса
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: CAPM
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Specific risk
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Premium for specific risk
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Discount rates
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Business Valuation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: CAPM
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Analysis of Factors of Premium for Company Specific Risks in Russian Steel and Mining Industry
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Анализ факторов премии за специфические риски компании в российской горнодобывающей и металлургической промышленности
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Gavilova_Alena_MCF_2017.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/9640/1/Gavilova_Alena_MCF_2017.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,01 MB
resources.filename: reviewSV_Scientific_Advisor_Gavrilova.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/9640/2/reviewSV_Scientific_Advisor_Gavrilova.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 15,24 kB
resources.filename: reviewSV_Gavrilova_A_.doc
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/9640/6/reviewSV_Gavrilova_A_.doc
resources.format: Microsoft Word
resources.description: ReviewRev
resources.size: 49,5 kB