title: Application of Monte Carlo Simulation in Residual Earning Model for IPO-Prices Estimation
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Копцев Владимир Сергеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Евстафьев Егор Витальевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Evstafev Egor
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Гаранина Татьяна Александровна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Garanina Tatiana Аleksаndrovnа
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-26T15:17:44Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-26T15:17:44Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2018
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 015497
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/12353
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Цель данного исследования – проанализировать применимость имитационного моделирования по методу Монте Карло в модели остаточной прибыли для оценки цены IPO компаний, вышедших на торги на фондовых биржах LSE и LSE AIM.   Задачи исследования:  1.	Изучить теоретические основы процесса IPO и модели финансовой оценки;  2.	Проанализировать предыдущие эмпирические исследования применения моделирования Монте Карло для финансовой оценки;  3.	Разработать методологию исследования для анализа модели остаточной прибыли с использованием моделирования Монте-Карло;  4.	Составить и описать выборку компаний для эмпирического исследования;  5.	Проанализировать результаты и сделать выводы для практического применения результатов исследования.  Для данного исследования была использована выборка из 58 компаний, совершивших IPO в период с 2010 по 2017 год. Данные о сделках IPO и финансовых отчетах компаний были собраны в базах данных Zephyr и Thomson Reuters.  Согласно результатам исследования, обе модели устанавливают несмещенную оценку рыночной стоимости компании на момент IPO. Проведенные тесты показывают, что использование моделирования Монте Карло снижают дисперсию оценки и, тем самым, повышает точность модели остаточной прибыли при оценке цен IPO. Было также показано, что применение моделирования методом Монте Карло имеет дополнительные преимущества из-за структуры самой модели.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The main goal of this master thesis is to test applicability of Monte Carlo simulation into residual earnings model for IPO-prices evaluation on LSE and LSE AIM and compare it with the original residual earning model in terms of explanatory power over actual IPO-prices.   To achieve this goal, the following research objective should be reached:  1.	Study the theoretical background on IPO process and financial valuation models;  2.	Analyze previous researches on application of Monte Carlo simulation in financial valuation;  3.	Propose an empirical methodology for the analysis of simulated residual earning model and its explanatory power over real market values;  4.	Acquire and describe a sample and conduct an empirical study;  5.	Interpret the results and provide managerial application based on the key findings.  For the empirical study, the sample of 58 companies went through IPO process on London Stock Exchange and London AIM Stock Exchange over the period from 2010 to 2017 was taken. The data regarding IPO deals and financial accounting numbers was collected from Zephyr and Thomson Reuters databases.   The conducted tests show that both models set unbiased estimation of company’s market value on the IPO date. The research findings indicate that incorporation of Monte Carlo simulation lower the variance of estimation and, thereby, increase the accuracy of the residual earning model valuation. It was also shown, that the application of Monte Carlo simulation has additional advantages due to the structure of the model itself.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Моделирование Монте Карло
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Модель остаточной прибыли
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: IPO
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Неторгуемые компании
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Лондонская Фондовая Биржа
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Monte Carlo simulations
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Residual earning model
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: IPO
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Nontraded companies
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: LSE
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: LSE AIM
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Application of Monte Carlo Simulation in Residual Earning Model for IPO-Prices Estimation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Применение имитационного моделирования по методу Монте-Карло в модели остаточной прибыли для оценки цены IPO
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Egor_Evstafev_master_thesis.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12353/1/Egor_Evstafev_master_thesis.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 642,08 kB
resources.filename: reviewSV_Scientific_Advisor_EvstafevE.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12353/2/reviewSV_Scientific_Advisor_EvstafevE.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 28,82 kB
resources.filename: reviewSV_Recenziya_Evstatev.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12353/3/reviewSV_Recenziya_Evstatev.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 821,58 kB
resources.filename: reviewSV_Recenziya_Kopcev_.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/12353/4/reviewSV_Recenziya_Kopcev_.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 821,58 kB