title: Accounting and analysis of systematic risks of investment projects
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Кондор Павел Дмитриевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Kondor Pavel Dmitrievic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Рогов Егор Викторович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Rogov Egor Viktorovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Лукашов Владимир Николаевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Lukasov Vladimir Nikolaevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-07-26T12:45:47Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-07-26T12:45:47Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2023
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 096337
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/43163
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В рамках темы “Учет и анализ систематических рисков инвестиционных проектов” исследование было сфокусировано на проверке работоспособности одного из самых распространенных в современной практике методов выставления ставки дисконтирования – модели CAPM. Модель обрела широкое признание благодаря относительной простоте применения и существенной теоретической обоснованности. 
  Цель исследования – проверить, обеспечивает ли адаптированная под российский рынок модель CAPM приемлемую точность и, при неудовлетворительном результате, предложить альтернативный подход с использованием китайского рынка капитала вместо американского, как более связанного с российским рынком на данный момент.
  Необходимость проверки работоспособности модели в условиях российского рынка была обусловлена тем, что за базис расчетов ставки дисконтирования с использованием данного метода используется исключительно американский рынок как самый объемный, однако в реалиях 2023 года, в связи с наложением ряда экономических санкций на субъекты российского рынка и практически полным отсутствием перетока капитала между российским и американским рынками, была выдвинута гипотеза о недостаточной точности метода.
  В ходе исследования был разработан рабочий алгоритм проверки работоспособности модели CAPM, который может быть применен к различным модификациям модели на разных рынках. Более того, была проверена возможность применения китайского рынка в качестве альтернативы американскому рынку для базиса расчетов CAPM. 
  Научная новизна работы заключается в выдвижении гипотезы о возможности использования китайского рынка для расчетов ставки дисконтирования по модели CAPM.
  В результате исследования, была доказана нецелесообразность применения модели CAPM в наиболее распространенном ее виде в связи с неточностью результатов. Применение китайского рынка в качестве альтернативы дало незначительный прирост точности. 
  Проведение дальнейших исследований проблематики будет необходимо при появлении евробондов, номинированных в юанях.
  Данная работа будет полезна для предпринимателей и финансовых аналитиков, выбирающих метод выставления ставки дисконтирования для оценки инвестиционных проектов.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The following paper within the topic “Analysis of systematic risks in investment projects” was focused on the testing of one of the most commonly used discount rate determination techniques applicability called CAPM model. The model has gained its popularity due to the relative ease of use and substantial theoretical justification.
  The goal of the study was to test whether the adjusted for the Russian market CAPM model is capable of providing robust results. Furthermore, if the research would return an unsatisfactory outcome – the secondary goal would be to provide an alternative approach, which would consider usage of the Chinese market as the basis for CAPM calculation instead of the American one, that is the only one used so far. The reasoning for Chinese market applicability is that it is the second world economy at the time of conducting the Research (2023) and it is significantly more interconnected with the Russian market than the American market is.
  Current political situation, which has led to the economic sanctions and the absence of capital circulation between the U.S. and Russia, has become the prerequisite to this research, as the use of the American market indicators in order to get a reasonable discount rate with the CAPM model in Russia seemed meaningless, whereas being widely used amongst financial analysts across the local market.
  The study resulted in the development of a functionating algorithm for CAPM model accuracy evaluation, which can be applied towards the variety of the CAPM modifications throughout the markets around the globe. Furthermore, for the first time, the alternative approach with the Chinese market use was tested.
  The scientific novelty of the paper is that the alternative way of the CAPM model based on the Chinese market was suggested and tested.
  The results of the research have shown that, as it was expected from the hypotheses posed, the most commonly used CAPM model modification on the local market could not provide anything close to somewhat significant accuracy of the calculated discount rate. Unfortunately, the approach with the Chinese market did not perform much better, even though the accuracy was slightly higher.
  As for the further research of the topic, it seems reasonable to replicate the study with the Chinese market when the Russian state will emit government bonds, nominated in yuan.
  Current paper will be useful to entrepreneurs and financial analysts, who will be choosing amongst different techniques of defining the discount rate.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Модель CAPM
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ставка дисконтирования
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: оценка инвестиционных проектов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: NPV
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: инвестиционная аналитика
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: финансовая аналитика
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: анализ рисков
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: The CAPM model
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: the discount rate
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: the investment projects evaluation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: NPV
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: investment analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: financial analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: risk analysis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Accounting and analysis of systematic risks of investment projects
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Учет и анализ систематических рисков инвестиционных проектов
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Issledovanie_Vyvod_po_2023.spv
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/43163/2/Issledovanie_Vyvod_po_2023.spv
resources.format: Unknown
resources.description: Article
resources.size: 51,45 kB
resources.filename: Issledovanie_SPSS_po_2022.sav
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/43163/3/Issledovanie_SPSS_po_2022.sav
resources.format: Unknown
resources.description: Article
resources.size: 3,65 kB
resources.filename: Issledovanie_Vyvod_po_2021.spv
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/43163/4/Issledovanie_Vyvod_po_2021.spv
resources.format: Unknown
resources.description: Article
resources.size: 43,67 kB
resources.filename: Issledovanie_SPSS_po_2020.sav
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/43163/5/Issledovanie_SPSS_po_2020.sav
resources.format: Unknown
resources.description: Article
resources.size: 3,65 kB
resources.filename: Issledovanie_Vyvod_po_2020.spv
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/43163/6/Issledovanie_Vyvod_po_2020.spv
resources.format: Unknown
resources.description: Article
resources.size: 40,84 kB
resources.filename: Issledovanie_SPSS_po_2019.sav
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/43163/7/Issledovanie_SPSS_po_2019.sav
resources.format: Unknown
resources.description: Article
resources.size: 3,65 kB
resources.filename: Issledovanie_Vyvod_po_2019.spv
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/43163/8/Issledovanie_Vyvod_po_2019.spv
resources.format: Unknown
resources.description: Article
resources.size: 42,16 kB
resources.filename: Issledovanie_SPSS_po_2023.sav
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/43163/9/Issledovanie_SPSS_po_2023.sav
resources.format: Unknown
resources.description: Article
resources.size: 3,65 kB
resources.filename: VKR_Rogov_E.V..pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/43163/10/VKR_Rogov_E.V..pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,06 MB
resources.filename: Issledovanie_Issledovanie_dla_VKR._Rogov_E.V.xlsx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/43163/11/Issledovanie_Issledovanie_dla_VKR._Rogov_E.V.xlsx
resources.format: Microsoft Excel XML
resources.description: Article
resources.size: 1,61 MB
resources.filename: Issledovanie_Vyvod_po_2022.spv
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/43163/12/Issledovanie_Vyvod_po_2022.spv
resources.format: Unknown
resources.description: Article
resources.size: 40,8 kB
resources.filename: Issledovanie_SPSS_po_2021.sav
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/43163/13/Issledovanie_SPSS_po_2021.sav
resources.format: Unknown
resources.description: Article
resources.size: 3,65 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Rogov_E.V..pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/43163/14/reviewSV_Otzyv_Rogov_E.V..pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 307,55 kB
resources.filename: reviewSV_st096337_Rogov_Egor_Viktorovic_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/43163/15/reviewSV_st096337_Rogov_Egor_Viktorovic_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 8,6 kB