Добро пожаловать в Центр исследований прикладной экономики! Центр входит в ТОП-10 рейтинга RAEX («Эксперт-РА Казахстан») крупнейших казахстанских консалтинговых компаний. Мы предоставляем услуги по стратегическим и экономическим исследованиям, нормированию ресурсов, совершенствованию бизнес-процессов, оценке бизнеса, социологическим исследованиям.
Рус Eng info@cipe.kz +7 (7172) 97-20-36

В области финансового консалтинга Центр оказывает следующие услуги:

Бюджетирование и управленческий учет
Анализ эффективности финансово-хозяйственной деятельности
Оценка стоимости активов и бизнеса
Разработка бизнес-планов, финансово-экономических обоснований, технико-экономических обоснований
Финансы

В области нормирования ресурсов Центр оказывает следующие услуги:

Разработка норм времени
Определение нормативов и норм численности работников
Разработка норм выработки на одного работника
Определение норм обслуживания на одного работника
Разработка норм по видам производственных расходов
Разработка норм по видам непроизводственных расходов
Нормирование ресурсов

В области оплаты труда Центр оказывает следующие услуги:

Разработка положения по оплате труда для работников производственного персонала
Расчет сметных расценок и тарифов должностных окладов
Разработка положения по оплате труда для работников административно-управленческого персонала
Разработка системы оплаты труда для предприятий субъектов естественных монополий
Разработка системы материальной мотивации и стимулирования
Разработка KPI для всех уровней управления
Разработка квалификационного справочника специальностей и должностей
Оплата труда

По совершенствованию бизнес-процессов Центр оказывает следующие услуги:

Разработка карты бизнес-процессов и расчет их стоимости
Разработка и внедрение раздельного учета по товарам, услугам, работам
Внедрение процессного подхода управления предприятием (ABC, ABB, ABM)
Совершенствование бизнес-процессов

По социологическим исследованиям Центром оказываются следующие услуги:

социальное самочувствие населения;
отношение к различным аспектам общественного развития;
оценка и удовлетворенность качеством государственных услуг;
вопросы трудовой занятости;
развитие малого и среднего бизнеса;
социокультурные исследования;
специальные тематические исследования
Социологические исследования

В области стратегического консалтинга Центр оказывает следующие услуги:

- Разработка проектов законов по отраслям и сферам экономики
- Разработка стратегических документов в масштабах страны, отрасли, региона
- Разработка стратегических документов, планов развития для предприятий
- Проведение аналитических исследований по актуальной проблематике
- Проведение оценки деятельности государственных органов всех уровней управления
- Разработка экономической платформы для политических партий
Стратегия

Отраслевые модели оценки бета коэффициента непубличных казахстанских компаний на основе модели оценки капитальных активов (CAPM)

 Одним из ключевых моментов в процессах, имеющих место на фондовых биржах, являются такие понятия, как риск и доходность финансовых инструментов.

Нахождение компромисса между риском и доходностью является одной из основополагающих концепций финансовой теории. При традиционном подходе к соотношению риска и доходности получение более высокой доходности сопряжено с более высоким риском. В теории инвестирования риск финансового инструмента оценивается уровнем волатильности, измеряемым показателями дисперсии, стандартного отклонения и коэффициентами корреляции, а ожидаемая доходность - как математическое ожидание. В классической финансовой теории зависимость между риском и доходностью описывается линейной функцией, что наиболее отчетливо демонстрирует модель САРМ (Capital Asset Pricing Model).

Модель оценки капитальных активов (Capital Asset Pricing Model - CAPM) предложена в 60-х годах прошлого столетия экономистами Шарпом (1964) и Литнером (1965). Разработка этой модели оказалась первой успешной попыткой продемонстрировать, как можно учесть риск денежных потоков от потенциального инвестиционного проекта и оценить стоимость капитала и ожидаемую ставку доходности, требуемую инвесторами в случае принятия решения об инвестировании в данный проект.

Модель CAPM была разработана для того, чтобы объяснить расхождения в премиях за риск разных финансовых активов. В соответствии с моделью, эти различия возникают из-за разницы в риске, с которым связана доходность актива. В качестве такой меры риска выступает коэффициент бета, который отражает поведение актива относительно финансового рынка в целом. Модель предполагает, что премия за «единицу риска» одинакова для всех активов. Следовательно, зная безрисковую ставку процента и значение беты актива, можно оценить ожидаемую доходность данного актива по модели: 

E(rj ) rf    j (E(rm ) rf ),

(1) 

где E(rj ) - ожидаемая ставка доходности актива j;
rf - ставка доходности безрискового актива (до потери США наивысшего рейтинга надёжности финансовых обязательств (ААА) на практике в качестве безрискового актива выступали американские казначейские векселя);
E(rm) - ожидаемая ставка доходности рыночного портфеля, (на практике в качестве нее выступает ставка доходности рыночного индекса);
j - бета-коэффициент актива j,который равен отношению ковариации доходности актива и рынка к дисперсии доходности рынка.

Доходность актива и рынка в момент времени t рассчитывается по формуле: 

rt =(Pt - Pt-1)/Pt-1,

(2) 

где Pt – стоимость актива, значение рыночного индекса в момент времени t;
Pt-1 – стоимость актива, значение рыночного индекса в момент времени t-1. Уравнение 2 также называют относительным изменением цены или процентным доходом (арифметическая или дискретная доходность). 

Дженсон (1969) в своей эмпирической работе доказал, что для оценки ожидаемой доходности актива правомерно использовать эконометрическую спецификацию регрессии следующего вида, которая соответствует модели CAPM:

 

rj  rf

j    j (rm  rfj ,

(3)

где (rj  rf ) - премия за риск актива;

(rm  rf ) - премия за рыночный риск;

j -

случайные факторы, j - отражает отклонения в стоимости актива благодаря факторам, отличным от тех, которые влияют на рынок активов в целом. Положительная оценка альфы означает, что ожидаемая доходность актива превышает требуемую рынком для данного класса риска, и, следовательно, свидетельствует о повышенной доходности данного актива с учетом риска. Коэффициент j или бета-коэффициент отражает рыночный риск актива.

Если значение оценки беты актива больше (меньше) единицы, это означает, что доходность данного актива изменяется сильнее (слабее), чем соответствующее изменение рыночной доходности. Следовательно, такой актив считается более (менее) рискованным, чем другие активы. Если значение беты актива отрицательное, это означает, что доходность актива и рыночная доходность двигаются в противоположных направлениях.

Классическими по модели CAPM являются работы 60-х годов ХХ века таких американских экономистов, как У. Шарпа, Дж. Литнера и Я. Моссина.

  • дальнейшем сравнения работ Литнера и Шарпа были представлены
  • статье Ф. Фама, который показал, что модели Шарпа и Литнера идентичны, хотя были разработаны независимо друг от друга.

Таким образом, классическую модель CAPM еще называют моделью Шарпа-Литнера. Существует модификации данной модели, которая называется двухфакторной моделью Блэка-Шоулза. По этой модели можно рассчитать стоимость опционов и других производных финансовых инструментов.

В 90-е годы ХХ века после многочисленных эмпирических исследований классическая модель CAPM подверглась критике в работах Ф. Фама и К. Френча, которые показали, что данная модель имеет недостатки.

Наиболее вероятные причины этих недостатков перечислены ниже. Во-первых, финансовая теория, лежащая в основе модели CAPM, явно использует ожидаемые прибыли, в то время как наблюдать можно лишь реализованные прибыли. Поэтому процедура строгой проверки модели CAPM становится более трудной, но все же выполнимой задачей, использующей более сложные эконометрические методы.

Во-вторых, в соответствии с моделью CAPM, рыночный портфель должен включать все связанные с риском инвестиции, тогда как большинство рыночных показателей и оценок для rm строятся на основании только ограниченного числа акций, скажем, тех, которые продаются на Нью-Йоркской фондовой бирже (тем самым исключаются все остальные активы, продаваемые в мире и связанные с риском, такие, например, как человеческий капитал, предпринимательская способность и частное имущество).

В-третьих, в качестве безрискового актива обычно используются государственные ценные бумаги, которые являются действительно безрисковыми только в том случае, если хранятся в портфеле до момента погашения. Далее, даже если такая бумага хранится до погашения, она является безрисковой опять-таки только символически – неопределенность, связанная с инфляцией, делает реальную норму прибыли неопределенной. Поэтому представляется трудным, даже почти невозможным, получение хорошего критерия для оценки прибыли безрискового актива. А это, в свою очередь, еще больше затрудняет процесс проверки модели CAPM.

Ф. Фама и К. Френч в тех же работах, основываясь на результатах тестов, показали, что связь между бетой и доходностью акции вообще отсутствует.

Однако результаты работ Ф. Фама и К. Френча были опровергнуты Р. Яганнатэном и Ж. Вангом, которые установили, что доходности и коэффициенты бета все же имеют положительную линейную связь и могут изменяться в ходе бизнес - цикла.

Несмотря на недостатки модель CAPM получила широкое распространение и используется не только для оценки риска и доходности актива, но и для расчета стоимости капитала и ставки дисконтирования. На нынешний момент концепция «риск-доходность» является ключевой в корпоративных финансах, так как позволяет дать количественную оценку инвестиционному риску владельцев капитала компании в терминах доходности и выстроить принятие эффективных инвестиционных и финансовых решений с учетом полученной оценки, именно поэтому модель CAPM является одним из основных методов оценки стоимости капитала.

Управление капиталом осуществляется с помощью оценки его стоимости. Стоимость капитала выражает цену, которую организация уплачивает за его привлечение из различных источников. Концепция подобной оценки исходит из того, что капитал как один из ключевых факторов производства имеет определенную стоимость, которая существенно влияет на уровень текущих и инвестиционных затрат.

Важнейшими аспектами использования показателя стоимости капитала являются следующие положения:

  1. стоимость капитала используют как измеритель доходности текущей деятельности. Поскольку стоимость капитала выражает часть прибыли (нераспределенной прибыли), которая должна быть уплачена за привлечение нового капитала, то данный показатель является минимальной нормой ее формирования от всех видов деятельности;
  2. показатель стоимости капитала используют как критериальный в процессе осуществления реального инвестирования. Уровень стоимости (цены) капитала используют как дисконтную ставку, по которой сумму будущего денежного потока приводят к настоящей стоимости в процессе оценки реального инвестиционного проекта. Кроме того, он служит базой для сравнения с внутренней нормой доходности (ВНД) по каждому проекту. Если внутренняя норма доходности ниже, чем показатель стоимости капитала, то подобный проект не принимают к реализации;
  3. стоимость капитала выступает базовым критерием для измерения эффективности финансовых инвестиций. При оценке доходности отдельных финансовых инструментов (акций и корпоративных облигаций) базой равнения выступает стоимость капитала. Индикатор стоимости капитала позволяет оценить не только реальную рыночную стоимость и доходность отдельных видов эмиссионных ценных бумаг, но и определить наиболее эффективные направления финансового инвестирования.
  4. стоимость капитала выступает критерием эффективности лизинговых операций, то есть выбора между единовременной оплатой приобретаемого оборудования или взятия его в долгосрочную аренду с правом последующего выкупа (финансовый лизинг). Если стоимость обслуживания лизинга превышает цену капитала организации, то применение финансового лизинга становится невыгодным. Лучше в этом случае произвести единовременную оплату приобретаемого оборудования.
  5. стоимость капитала является измерителем уровня рыночной цены организации. Снижение цены капитала приводит к росту рыночной стоимости и наоборот. Особенно наглядно эта зависимость отражается на деятельности организации, цена акций которой понижается или снижается на фондовом рынке, что влияет на стоимость капитала;
  6. стоимость капитала особенно важна в регулировании тарифов жизнеобеспечивающих отраслей экономики – энергетики, транспорта, связи, жилищно-коммунального хозяйства и др.

Таким образом, можно сказать, что применение модели CAPM играет важную роль в управлении капиталом и на ее основе можно получить инструменты расчета стоимости капитала, где ключевую роль играет коэффициент бета. Но круг пользователей данной модели ограничен компаниями, акции которых торгуются на бирже, то есть публичными компаниями. Возможность использования модели CAPM для оценивания стоимости капитала непубличными компаниями, то есть компаниями, не торгуемых на рынке, сводится к нулю, так как у них отсутствуют исторические данные по ценам своих акций, необходимых для расчета самого главного – коэффициента бета.

При отсутствии подобной информации, как в случае с непубличными компаниями, есть три способа, способствующих выяснению рыночных коэффициентов бета: использовать для этого бухгалтерские, восходящие и фундаментальные коэффициенты бета.

Основой расчета бухгалтерского коэффициента бета является то, что, хотя в отношении непубличных компаний информация о ценах не известна, доступной остается бухгалтерская информация. Для того чтобы оценить бухгалтерский коэффициент бета, мы можем вычислить изменения бухгалтерской прибыли частной фирмы по отношению к изменениям доходов фондового индекса: 

∆ Доходов непубличная компания = а +b ∆ Доходов фондовый индекс.

(4) 

Наклон регрессии (b) представляет собой бухгалтерский коэффициент бета фирмы. Использование операционной прибыли дало бы безрычаговый коэффициент бета, а использование чистого дохода - рычаговый коэффициент бета, или бета собственного капитала.

Этот подход связан с двумя существенными ограничениями. Первое из них заключается в том, что частные фирмы обычно измеряют доходы только один раз в год, что приводит к регрессиям с несколькими наблюдениями и ограниченной статистической значимостью. Второе ограничение обусловлено следующим: зачастую прибыль сглаживается и является предметом бухгалтерской корректировки, что ведет к неправильному измерению бухгалтерского коэффициента бета.

Идея расчета восходящих коэффициентов бета (bottom-up betasзаключается в использовании публикуемых рейтинговыми агентствами бет для компаний, чьи акции свободно продаются и покупаются на открытом рынке, отражают действительную структуру капитала соответствующих фирм и называются безрычаговыми бетами (beta levered). Когда подходящая бета идентифицирована для применения в отношении к конкретной оцениваемой компании, она может быть скорректирована с учетом различий в структуре капитала между объектом оценки и компаниями, у которых берется бета. Этот процесс сложен, и его выполнение требует осуществления трех следующих шагов:

  1. беты компаний-аналогов пересчитываются исходя из предположения, что у них нет левериджа, то есть структура капитала состоит только из акционерного капитала;
  2. скорректированная на риск рычаговая бета (beta unlevered) получает снова леверидж, основанный на предполагаемой структуре капитала оцениваемой фирмы; вновь безрычаговая бета (beta levered) используется в модифицированном методе САРМ [24, 887].

Формула для рычаговой беты такова: 

bu = bl /[l + (l-t)(Wd/We)],

(5) 

где bu - рычаговая бета (beta unlevered); bl - безрычаговая бета (beta levered); t - ставка налогов для компании; Wd - процентная доля заемного капитала в составе капитала компании (по рыночной стоимости); We - процентная доля акционерного капитала в составе капитала компании (по рыночной стоимости).

Формула безрычагового коэффициента бета такова: 

bl = bu /[l + (l-t)(Wd/We)],

(6) 

здесь обозначения переменных те же, что были в формуле для расчета рычаговой беты.

Данный метод - метод расчета восходящих коэффициентов бета, является сложным, к тому же беты компаний – аналогов и отраслей (сфер бизнеса), которые необходимы при реализации данного метода, рассчитываются рейтинговыми агентствами и инвестиционным банками на основе индексов фондовых бирж и компаний США, то есть они могут быть применены только для оценки бета непубличных компаний США.

Наиболее простым и точным способом расчета бета коэффициента для непубличных компаний, по сравнению с двумя вышеназванными, является расчет фундаментальных коэффициентов бета.

При расчете фундаментальных коэффициентов бета исследователями предпринимались попытки связать коэффициенты бета публичных фирм с наблюдаемыми переменными, такими как рост доходов, коэффициенты долга и дисперсия прибыли. Бивер, Кеттлер и Шоулз (1970) проанализировали взаимосвязь между коэффициентами бета и семью переменными, а именно: выплата дивидендов, рост активов, рычаг, ликвидность, размеры активов, изменчивость доходов и бухгалтерский коэффициент бета. Розенберг и Гай (1976) пытались провести похожий анализ. Здесь приведена регрессия, построенная для коэффициентов бета Нью-Йоркской и Американской фондовых бирж в 1996 г. по таким четырем переменным, как: коэффициент вариации операционного дохода (CVOI), коэффициент «балансовая стоимость долга / собственный капитал» (D / Е), исторический рост доходов (g) и балансовая стоимость общих активов (ТА).

Бета = 0,6507 + 0,25CV0I + + 0,09D/Е + 0,54g - 0,000009ТА

(7)

R2 = 18%,

  

где CV0I = коэффициент вариации операционного дохода (coefficient of variation in operating income) = стандартное отклонение операционного дохода / средний операционный доход.

Можно измерить каждую из этих переменных для непубличной компании и использовать их для выяснения коэффициентов бета для компании [24, 888].

Таким образом, модель оценки капитальных активов - CAPM является хорошим инструментом, на основе которого можно моделировать процессы на фондовых биржах, а именно можно оценить риск и доходность актива, стоимость опционов и других производных ценных бумаг, а также оценить стоимость капитала как торгуемых, так и не торгуемых на фондовой бирже компаний посредством оценки коэффициента бета.

Применительно к казахстанским компаниям, торгуемых на Казахстанской фондовой бирже (KASE), в соответствии с уравнением (3) была построена модель CAPM. В качестве компаний для моделирования были выбраны АО «Казахтелеком» (KZTK), АО «РД Казмунайгаз» (GB_RDGZ), АО «Банк Центр Кредит» (CCBN). Выбор этих компаний объясняется тем, что их ценные бумаги на данный момент являются самыми ликвидными на Казахстанской фондовой бирже, включены в представительский список индекса KASE, а сами компании относятся к «голубым фишкам».

Статистической базой для выполнения данной задачи послужили среднемесячные значения Индекса KASE Share (с июня 2003 года по сентябрь 2007 года) и Индекса KASE (с октября 2007 года по январь 2012 года), среднемесячные цены простых акций компаний (с июня 2003 по январь 2012 года для акций АО «Казахтелеком» и АО «Банк Цент Кредит», с февраля 2007 года по январь 2012 года для акций АО «РД Казмунайгаз») и доходность по десятилетним федеральным облигациям ФРГ, срок погашения которых наступит в марте 2013 года.

Выбор федеральных облигаций ФРГ объясняется тем, что ФРГ на момент проведения исследования имела наивысший рейтинг надёжности финансовых обязательств ААА. На рисунках 1, 2, 3, 4, 5 показаны динамики

Рисунок 1. Динамика колебаний рынка (ежемесячная доходность рынка KASE)

Рисунок 2. Динамика ежемесячной доходности 10-летних гособлигаций ФРГ 

Рисунок 3 - Динамика ежемесячной доходности простых акций АО «Казахтелеком»

Рисунок 4 - Динамика ежемесячной доходности простых акций АО «Банк

Рисунок 5. Динамика ежемесячной доходности простых акций "АО Казмунайгаз"

Таблица 2. Модели CAPM

Как видно из моделей CAPM, для выбранных компаний характерен коэффициент бета меньше 1, что позволяет отнести их к «голубым фишкам». Значения коэффициентов детерминации дают повод утверждать, что доля рыночного риска для выбранных компаний, и в целом для отраслей экономики, к которым относятся эти акционерные общества, находится в пределах 44% и 49%, остальная часть риска – это внутренние риски компании.

Идея моделирования инструмента оценки фундаментального бета для непубличных компаний Казахстана заключается в определении связей между историческими коэффициентами бета компаний, торгуемых на рынке, и различными показателями их финансовых отчетностей и в применении этих связей к непубличным компаниям соответствующих отраслей для расчета их фундаментального коэффициента бета. Ниже приведены описания построения моделей оценки фундаментального коэффициента бета для нефтяной, банковской и телекоммуникационной отраслей.

Исходными данными для моделирования послужили квартальные исторические коэффициенты бета АО «Казахтелеком, АО «РД Казмунайгаз» и АО «Банк Центр Кредит», полученные по модели CAPM для соответствующих периодов. В качестве объясняющих переменных были взяты различные показатели квартальных финансовых отчетностей и рассчитанные на их основе данные вышеназванных компаний за периоды соответствующие периодам расчета коэффициентов бета, а именно с первого квартала 2009 года по четвертый квартал 2011года для АО «РД Казмунайгаз», с первого квартала 2005 года по 3 квартал 2011 года для АО «Банк Центр Кредит» и АО «Казахтелеком» (на период моделирования финансовые отчетности за 4 квартал 2011 года по этим двум компаниям отсутствовали).

В ходе анализа данных и выявления связей выяснилось, что исторический коэффициент бета АО «РД Казмунайгаз» имеет значимые статистические связи на 10%-ом уровне и зависит от таких показателей, как относительный прирост капитала за отчетный период по сравнению к предыдущему, относительный прирост денежных средств и их эквивалентов за отчетный период по сравнению к предыдущему:

BETA(oil)t = 0, 617022 - 0, 284526·OPKt + 0, 019351·OPDSt + еt ,

(27) 

где OPKt – относительный прирост капитала за отчетный период по сравнению к предыдущему периоду в момент времени t;
OPDSt – относительный прирост денежных средств и их эквивалентов за отчетный период по сравнению к предыдущему периоду в момент времени t;
еt – ошибка модели в момент времени t. 

Полученная модель BETA(oil) позволяет рассчитать фундаментальный коэффициент бета за отчетный период для непубличных компаний Казахстана, осуществляющих свою деятельность в сфере нефтедобычи.

Для исторических коэффициентов бета АО «Банк Центр Кредит» характерно наличие статистических зависимостей от доли депозитов и доли выпущенных долговых ценных бумаг в обязательствах банка за отчетный период:

BETA(bank)t= -0, 876539+1, 881645·DDt+1, 875984·DVDCBt + εt ,

(28.1)

εt=0, 767646·εt-1 + ut ,

(28.2)

где DDt – доля депозитов в обязательствах банка за отчетный период в момент времени t;
DVDCBt – доля выпущенных долговых ценных бумаг в обязательствах банка за отчетный период в момент времени t;
εt – случайные величины модели в момент времени t;
εt -1 – случайные величины модели в момент времени t-1;
ut – случайные величины авторегрессионной модели остатков первого порядка модели BETA(bank) в момент времени t. 

Авторегрессионная модель первого порядка остатков (28.2) была включена в модель BETA(bank) с целью устранения автокорреляции остатков.

По модели BETA(bank) можно получить значения фундаментальных коэффициентов бета для непубличных фирм финансовой сферы за отчетный период.

Итогом анализа исторических коэффициентов бета АО «Казахтелеком» в сопоставлении с показателями его финансовой отчетности стала следующая динамическая модель:

BETA(telecom)t=0, 593462 + 0, 00000000721·OPt-1 – 0, 209588·OPOt-1+ еt , (29)

где OPt-1 – значение операционной прибыли в момент времени t-1;
OPOt-1– относительный прирост обязательств в момент времени t-1;
еt – ошибка модели в момент времени t.

По динамической модели BETA(telecom), полученной на основании данных АО «Казахтелеком», можно рассчитать фундаментальные коэффициенты бета для непубличных компаний, оказывающие телекоммуникационные услуги.

Казахстанские непубличные компании, которые осуществляют свою деятельность в телекоммуникационной, нефтяной и банковской сферах, рассчитав на основе показателей своих финансовых отчетностей и моделей BETA(telecom), BETA(oil), BETA(bank) соответственно, смогут получить коэффициенты бета, которые в дальнейшем могут быть использованы для расчета их стоимости капитала по модели CAPM (Capital Assets Pricing Model).

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 
  1. Официальный сайт АО «Казахстанская фондовая биржа». Режим доступа: www.kase.kz
  2. Берзон Н.И., Володин С.Н. Оценка финансовых активов по критерию «риск - доходность» с учетом длительности инвестирования / Экономический журнал ВШЭ, №3/2010. – стр. 311-325.
  3. Добрынская В.В. Модели оценки стоимости активов: «пузыри» на финансовом рынке. // Управление корпоративными финансами, №4/2004. – стр. 33-43.
  1. William F. Sharpe. Capital Asset Prices: A Theory of Market Equilibrium Under Conditions of Risk. // Journal of Finance, №3 (September 1964), pp. 425-
  2. John Lintner. The Valuation of Risk Assets and the Selection of Risky Investments in Stock Portfolios and Capital Budgets. // Review of Economics and Statistics, №1/February 1965. – pp. 13-37.
  3. John Lintner. Security Prices, Risk, and Maximal Gains from Diversifications. // Journal of Finance, №4/December 1965. – pp. 587-615.
  4. Jan Mossin. Equilibrium in a Capital Asset Market. // Econometrica, №4/October 1965. – pp. 768-783.
  5. Eugene F. Fama. Risk, Return, and Equilibrium: Some Clarifying Comments. // Journal of Finance, №1/March 1968. – pp. 29-40.
  6. Black Fisher, Michael C. Jensen, and Myron Scholes. The Capital Asset Pricing Model: Some Empirical Tests, in Michael C. Jensen, ed., Studies in the Theory of Capital Markets, New York: Praeger, pp. 79-121.
  1. Eugene F. Fama and Kenneth R. French. The Cross-Section of Expected Stock Returns. // Journal of Finance, №2/June 1992. – pp. 427-465.
  1. Eugene F. Fama and Kenneth R. French. Common Risk Factors in the Returns on Stocks and Bonds. // Journal of Financial Economics, №1/February 1993. – pp. 3-56.
  1. Берндт Э.Р. Практика эконометрики: классика и современность. / Пер. с англ. Под ред. Проф. С. А. Айвазяна. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005. – 836 с.
  2. Jagannathan R. and Wang Z. The CAPM is Alive and Well. – Unpublished paper, Carlson School of Management, University of Minnesota, Minneapolis, November 22, 1993.
  3. Леонтьев В.Е., Радковская Н.П. Финансовый менеджмент: Учебное пособие.– Гатчина: ЛОИЭФ, 2008. – 162 с.
  4. Дамодаран А. Инвестиционная оценка. Инструменты и техника оценки любых активов. / Пер. с англ.– М: Альпина Бизнес Букс, 2004. – 1342 с.
  5. Хитчер Д.Р. Стоимость капитала. / Под научн. ред. В. М. Рутгайзера. - М.: Маросейка, 2008. – 176 с.
  6. Официальный сайт Центрального банка Федеративной Республики Германия. Режим доступа: bundesbank.de
  7. Поквартальные консолидированные финансовые отчетности с 2005 по 2011 года АО «Казмунайгаз».
  8. Поквартальные консолидированные финансовые отчетности с 2005 по 2011 года АО «Казахтелеком».
  9. Поквартальные консолидированные финансовые отчетности с 2005 по 2011 года АО «Банк Центр Кредит».
Подпишитесь на нас в фэйсбуке
или расскажите друзьям: