title: Prediction of the performance of IPOs on the NASDAQ stock exchange
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Топровер Игорь Викторович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Toprover Igor Viktorovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Шахназаров Артур Артемович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Sahnazarov Artur Artemovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Соколов Борис Иванович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Sokolov Boris Ivanovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-08-01T11:51:56Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-08-01T11:51:56Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2020
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 071421
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/31791
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Тема инвестирования в IPO является актуальной ввиду глобализации рынков капитала, что привело к упрощению доступа к международным фондовым биржам частных инвесторов, открывая как новые возможности приумножить капитал, так и потерять значимую часть вложенных средств. До сих пор, исследования долгосрочной доходности IPO упускали из внимания важность риска делистинга, что не позволяло в полной мере оценить влияние факторов размещения на долгосрочную эффективность IPO. В связи с этим, целью работы является предложение подхода к прогнозированию эффективности инвестирования в IPO, основанного на одновременном учёте как риска делистинга компании с биржи, так и вероятности получения инвестором сверхрыночной доходности. Под эффективностью, в данном исследовании, понимается способность компании генерировать инвестору доходность, превышающую доходность индекса-ориентира, а также обладать признаками, наиболее благоприятно воздействующими на снижение вероятности делистинга.
  В предложенном подходе для определения факторов риска делистинга и прогнозирования вероятности его наступления использовался анализ выживаемости, для использования которого было измерено время от момента выхода компании на IPO до даты делистинга. Для решения задачи прогнозирования вероятности получения инвестором сверхрыночной доходности применялась логистическая регрессия. Построенные модели позволили определить статистически значимые факторы, формирующие долгосрочную эффективность IPO, а также различия в воздействии этих факторов на риск и доходность. Полученные коэффициенты моделей позволяют не только прогнозировать вероятность того, будет ли IPO успешным вложением средств для инвестора, но и определить портрет наиболее привлекательной компании. Параллельное моделирование риска делистинга и доходности IPO является научной новизной данной работы. 
  Практическая значимость работы заключается в предоставлении инвесторам дополнительного инструмента по проверке инвестиционной привлекательности IPO, в особенности, в виду ограниченности информации о размещениях в первые месяцы торгов на бирже. Взвешивание инвестором риска делистинга и доходности позволит принимать рациональные и информированные решения, а также проводить сравнения потенциальных объектов инвестирования, используя выведенный в работе индекс эффективности IPO. Все результаты, полученные в исследовании, позволят снизить риски, которые принимают на себя инвесторы в IPO, ввиду информационной неэффективности финансовых рынков.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The topic of investing in IPOs is relevant due to the globalization of capital markets, which has led to easier access to international stock exchanges for private investors, providing them with opportunities to multiply wealth as well as to lose a significant part of the invested funds. Up until now, studies of long-term IPO returns have overlooked the importance of delisting risk, which has not allowed researchers to fully assess the impact of various listing factors on the long-term performance of IPOs. In this regard, the purpose of this paper is to propose an approach to predicting the performance of IPOs based on taking into consideration both the risk of delisting of the company and the probability of obtaining an abnormal return. In this study, IPO performance is defined as the ability of a company to generate a return to an investor that exceeds the return of the benchmark index, as well as to have the characteristics that signal of a decreased probability of delisting.
  The proposed approach uses a survival analysis to determine the risk factors for delisting and predict the probability of its occurrence. For the purpose of this analysis the time from the moment of the company's IPO to the date of delisting was measured. Logistic regression was used to allow predicting the probability of an investor receiving abnormal returns. The obtained models allowed to determine statistically significant factors that shape the long-term IPO performance, as well as to capture differences in the impact of those factors on risk of delisting and abnormal returns. The obtained coefficients allow not only to predict the probability of whether the IPO will be a successful investment for the investor, but also to determine the characteristics of the most attractive company. Simultaneous modeling of delisting risk and IPO returns is the scientific novelty of this research.
  The applied significance of this research lies in the provision to investors with an additional tool for assessing the attractiveness of investing in IPOs. This contribution is especially meaningful considering the limited information about newly listed companies during the first months since the flotation begins. By weighing the risk of delisting and the abnormal returns opportunities the investor would be able to make rational and informed decisions. Moreover, by following the proposed approach of calculating the IPO performance index, investors would get the chance to make meaningful comparisons of potential investment objects. The results obtained in this study will contribute to the reduction of the risks that investors are forced to bear when participating in IPOs due to the informational inefficiency of financial markets.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: IPO
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: прогнозирование эффективности
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: биржа NASDAQ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: характеристики размещений
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: делистинг
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: сверхрыночная доходность
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: IPO
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: performance prediction
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: NASDAQ stock exchange
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: features of listed companies
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: delisting
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: abnormal returns
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Prediction of the performance of IPOs on the NASDAQ stock exchange
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Прогнозирование эффективности IPO на бирже NASDAQ
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_Sahnazarov.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/31791/1/VKR_Sahnazarov.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,41 MB