title: The Prospect Theory and Premium for the Specific Risks of an Investment Project
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Бухвалов Александр Васильевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Buhvalov Aleksandr Vasilevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Илюшкин Глеб Максимович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Iluskin Gleb Maksimovic
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 Vitalij Leonidovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-04-06T21:51:10Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-04-06T21:51:10Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2022
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 072099
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/40483
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Лица, принимающие решения в корпорациях, зачастую применяют ставки дисконтирования, которые отличаются от рассчитанных по общепризнанным экономическим моделям, что может быть объяснено стремлением менеджеров «подогнать» ставку дисконтирования под воспринимаемый ими общий уровень рискованности проекта.
  Тем самым целью данной работы является оценить размер «справедливой» премии за субъективные ощущения при разных уровнях рискованности инвестиционных проектов. Для выполнения данной цели был проанализирован ряд исследований в области теории корпоративных финансов, а также теории перспектив. На основе изученных научных работ была построена модель, позволяющая оценить справедливый уровень субъективной премии за риск. В дальнейшем, данная модель была применена для оценки субъективной премии для условного проекта. Кроме этого, были изучены взаимосвязи между субъективной премией и параметрами проекта, а именно уровнем неопределенности будущих платежей, структурой будущих платежей и длительностью проекта, а также взаимосвязь между субъективной премией и коэффициентом неприятия потерь. В дополнении к этому был оценен коэффициент неприятия потерь свойственный непосредственно лицам, принимающим решения в корпорациях. Также был написан код на языке программирования Python, позволяющий оценить субъективную премию для проекта, а также для лица, принимающего решения, с заданными пользователем кода параметрами и характеристиками.
  Результатами данной работы стали оцененные значения субъективной премии за риск для условного проекта, разработанная модель, позволяющая оценить субъективную премию для практически любого проекта, а также выявленные взаимосвязи между субъективной премией и параметрами проекта и лица, принимающего решения. Данные результаты были использованы для предложения практических рекомендаций, которые могут быть полезны для менеджеров компаний, консультантов, инвестиционных аналитиков, экспертов и государства.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Corporate decision makers often apply discount rates that differ from the values that was calculated by generally accepted economic models that could be explained by the desire of managers to "adjust" the discount rate to their perceived overall level of project risk.
  The goal of this work is to estimate the fair value of the premium for subjective feelings at different levels of riskiness of investment projects. To achieve this aim, a number of studies in the field of corporate finance theory, as well as prospect theory, were analyzed. Based on these works a model that allows evaluating the fair level of the subjective premium risk was developed. This model was further applied to assess the subjective premium for a project. Besides, the relationship between the subjective premium and project parameters, namely the level of uncertainty of future cash flows, the structure of future cash flows and the duration of the project, as well as the relationship between the subjective premium and the loss aversion coefficient, were analyzed. In addition to this, the loss aversion coefficient inherent directly to decision makers in corporations was estimated. A code was also written in the Python programming language, which allows estimating the subjective premium for a project, as well as for a decision maker, with parameters and characteristics set by the user of the code.
  The results of this work were the evaluated values of the subjective risk premium for the project, the developed model that allows estimating the subjective premium for almost any project, as well as the identified relationships between the subjective premium and the parameters of the project and the decision maker. These results were used to offer practical recommendations that may be helpful to company managers, consultants, investment analysts, experts, and government.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Теория перспектив
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: поведенческие финансы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: премия за специфические риски
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: субъективная премия
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Prospect Theory
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Behavioural Finance
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Specific Risk Premium
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Subjective Premium
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: The Prospect Theory and Premium for the Specific Risks of an Investment Project
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Теория перспектив и премия за специфические риски инвестиционного проекта
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: IluskinGM_VKR.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/40483/2/IluskinGM_VKR.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,16 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Iluskin.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/40483/3/reviewSV_Otzyv_Iluskin.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: ReviewSV
resources.size: 31,77 kB