Детальная информация

Целью работы является разработка модели прогнозирования справедливой цены акций и объема размещения при первичном публичном размещении компании. Были решены следующие задачи: – проанализировать финансовое состояние компании и обоснование выхода на публичный рынок; – подобрать сопоставимые зарубежные компании для построения сравнительной выборки; – сформировать систему нормализованных финансовых показателей для моделирования; – построить и интерпретировать линейную регрессионную модель (OLS); – построить модель машинного обучения (Gradient Boosting) и оценить её точность; – провести сценарный анализ чувствительности прогноза к ключевым параметрам; – рассчитать справедливую цену акций, объём эмиссии и прогнозную капитализацию. Результаты проделанной работы могут быть использованы компаниями высокотехнологичного сектора, планирующими эмиссию акций и оценку своей рыночной стоимости в условиях высокой конкуренции и технологической динамики. Работа подтвердила, что эффективное прогнозирование капитализации возможно при условии учета широкого круга факторов: от НИОКР и цифровизации до корпоративной стратегии и внешнеэкономических условий. Разработанная модель может быть адаптирована для других компаний отрасли с учётом их специфики.

The purpose of the work is to develop a model for forecasting the fair price of shares and the volume of placement during the initial public offering of the company. The following tasks were solved: analyze the financial condition of the company and the rationale for entering the public market; – select comparable foreign companies to build a comparative sample; – form a system of normalized financial indicators for modeling; – build and interpret a linear regression model (OLS); – build a machine learning model (Gradient Boosting) and evaluate its accuracy; – conduct a scenario analysis of the sensitivity of the forecast to key parameters; – calculate the fair price of shares, the volume of issue and the forecast capitalization. The results of the work done can be used by high-tech companies planning to issue shares and assess their market value in the conditions of high competition and technological dynamics. The work confirmed that effective capitalization forecasting is possible provided that a wide range of factors are taken into account: from R&D and digitalization to corporate strategy and foreign economic conditions. The developed model can be adapted for other companies in the industry, taking into account their specifics.