title: Logic of LBO Analysis: International Experience
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Шмитт Александра Андреевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Саркисян Моника Мурадовна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Sarkisian Monika
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Бухвалов Александр Васильевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Bukhvalov Aleksandr Vаsilevich
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: 014589
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/9531
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В связи с повышенным вниманием к проведению ЛБО, а также важностью ЛБО-анализа в сделках данного типа, существует множество академической и деловой литературы, посвященной анализу различных аспектов ЛБО и ЛБО-анализа. Однако, вся литература в основном сосредоточена на анализе позитивных экономических моделей, в то время анализ нормативных моделей также представляет большой интерес с точки зрения всех участников LBO-сделки. Таким образом, существует явный пробел, связанный с нехваткой анализа нормативных моделей на тему ЛБО. В данной работе делается попытка заполнить этот пробел, путем построения алгоритма LBO-анализа на основе позитивного сценария развития отрасли и прогнозов производительности целевой компании.     Целью данной магистерской диссертации является создание инструмента LBO-анализа, для выбора ЛБО-мишени и последующего завершения ее ЛБО-анализа.       Работа дает комплексное представление о процессе ЛБО-анализа.     С одной стороны, она будет полезна для инвесторов, проводящих ЛБО-анализ, поскольку предложенный инструмент обеспечивает интегральный подход анализа и принимает во внимание основные задачи инвестора. С другой стороны, она будет полезна для новичков, желающих войти в инвестиционно-банковскую сферу или сферу прямых инвестиций и  служить вводным образовательным инструментом в их попытке освоить технику ЛБО-анализа.  Международный опыт LBO-анализа выражается в предложенном алгоритме, который объединяет лучшие практики анализа, используемые ведущими международными инвестиционными банками.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Given the current popularity of LBOs and importance of LBO-analysis in these types of transactions, there is a plenty of academic and business literature devoted to analyzing and describing different aspects of LBOs and LBO-analysis. However, academic literature is mostly concentrated on building and analyzing positive economic models. Yet, building and analyzing normative models presents a great matter of interest as well from the point of all LBO transaction participants. At the same time, information presented in business literature is very limited due to confidentiality: LBO-analysis tools presented there are either simple or flawed.  Therefore, there is a clear gap in both academic and business literature, connected with lack of normative models related to LBO. In this work, there is done an attempt to fill this gap by building an LBO-analysis algorithm based on positive scenario of industry development and performance forecasts of the target company.      The goal of this master thesis is to build an LBO-analysis tool aiming to choose an LBO-target and further complete its LBO-analysis. To achieve this goal, the following objectives were set:  study theoretical aspects of the levered buyouts; study theoretical aspects of LBO-analysis, build an LBO-analysis tool; apply this tool on a real company.       This paper will give a firsthand perspective and understanding of how the LBO-analysis process works. On the one hand, it will be useful for investors, conducting LBO-analysis, as it will provide an integral approach in analysis by addressing their main prior LBO objectives at once: choosing an LBO-target and evaluating the target. On the other hand, it will be useful for a novice wanting to get enter the investment banking or private equity field. The work may serve as an introductory educational tool in their attempt to   create their own analyses.   The international experience of the LBO-analysis is expressed by the algorithm used to perform the LBO-analysis. In fact, the work integrates the best practices used by the leading international investments banks in one entity.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ЛБО
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ЛБО-анализ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ЛБО-модель
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: выкуп долговым финансированием
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: LBO
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: LBO-model
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: LBO-analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: levered buyout
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Logic of LBO Analysis: International Experience
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Логика анализа сделок выкупа долговым финансированием: Международный опыт
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: MT_SarkisianMCF17.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/9531/1/MT_SarkisianMCF17.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: Article
resources.size: 2,12 MB
resources.filename: reviewSV_Scientific_Advisor_otzyv_Sarkisian.doc
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/9531/2/reviewSV_Scientific_Advisor_otzyv_Sarkisian.doc
resources.format: Microsoft Word
resources.description: ReviewSV
resources.size: 51,5 kB
resources.filename: reviewSV_Sarkisyan_M__mag_rec.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/9531/5/reviewSV_Sarkisyan_M__mag_rec.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 144,65 kB