Детальная информация
| Название | Оценка эффективности бизнес-моделей в индустрии моды на основе данных фондового рынка: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 38.03.01 «Экономика» ; образовательная программа 38.03.01_05 «Мировая экономика: финансовые рынки и институты» = Assessment of the efficiency of business models in the fashion industry based on stock market data |
|---|---|
| Авторы | Бархатов Владислав |
| Научный руководитель | Тихомиров Антон Федорович |
| Организация | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт промышленного менеджмента, экономики и торговли |
| Выходные сведения | Санкт-Петербург, 2026 |
| Коллекция | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
| Тематика | бизнес-модель ; индустрия моды ; люкс ; масс-маркет ; спорт ; инвестиционная привлекательность ; фондовый рынок ; мультипликаторы ; ESG ; business model ; fashion industry ; luxury ; mass-market ; sports ; investment attractiveness ; stock market ; multipliers |
| Тип документа | Выпускная квалификационная работа бакалавра |
| Язык | Русский |
| Уровень высшего образования | Бакалавриат |
| Код специальности ФГОС | 38.03.01 |
| Группа специальностей ФГОС | 380000 - Экономика и управление |
| DOI | 10.18720/SPBPU/3/2026/vr/vr26-2811 |
| Права доступа | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение) |
| Дополнительно | Новинка |
| Ключ записи | ru\spstu\vkr\43230 |
| Дата создания записи | 27.08.2026 |
Разрешенные действия
–
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
| Группа | Анонимные пользователи |
|---|---|
| Сеть | Интернет |
Актуальность обусловлена структурными изменениями в индустрии моды (цифровизация, осознанное потребление, ESG), делающими традиционную инвестиционную оценку недостаточной. Цель - оценка эффективности типов бизнес-моделей в индустрии моды на основе фондовых данных и разработка инвестиционных рекомендаций. Задачи: анализ бизнес-моделей; сегментация на люкс, масс-маркет, спорт; экономический анализ рынка; расчет мультипликаторов, рентабельности, бета; технический анализ котировок; проверка гипотез (семейный контроль, вертикальная интеграция, DTC, ESG); разработка трех инвестиционных сценариев. Результаты: в люксе семейные монобренды получают премию, в масс-маркете вертикальная интеграция - лидерство по маржинальности, в спорте прибыльны только глобальные лидеры. DTC и ESG дают дополнительную премию. Практическая значимость - разработанные сценарии могут использоваться инвесторами для формирования портфелей акций компаний индустрии моды с учетом риск-профиля. Цифровые ресурсы: MS Office Excel, TradingView, Investing.com, Yahoo Finance, StockAnalysis.com, CNBC, Google Finance, Московская биржа, Statista, официальные отчеты компаний (Inditex, H&M, Fast Retailing, Gap, PVH Corp, Nike, Adidas, Puma, Under Armour, VF Corporation, Kering, Hermes, Brunello Cucinelli, LVMH, Prada).
Relevance is due to structural changes in the fashion industry (digitalization, conscious consumption, ESG), which make traditional investment valuation insufficient. Aim - to evaluate the efficiency of different business model types in the fashion industry based on stock market data and to develop investment recommendations. Tasks: analysis of business models; segmentation into luxury, mass-market and sports segments; economic analysis of the global market and competitive environment; calculation of multipliers, profitability ratios and beta coefficients; technical analysis of stock quotes; testing hypotheses (family control, vertical integration, DTC, ESG); development of three investment scenarios. Results: it is confirmed that in the luxury segment family-controlled monobrands receive the maximum valuation premium; in mass-market vertical integration ensures leadership in margins; in the sports segment only global leaders are profitable. DTC and ESG provide an additional valuation premium. Practical significance - the developed scenarios can be used by investors to form portfolios of fashion industry shares according to their risk profile. Digital resources: MS Office Excel, TradingView, Investing.com, Yahoo Finance, StockAnalysis.com, CNBC, Google Finance, Moscow Exchange, Statista, official company reports (Inditex, H&M, Fast Retailing, Gap, PVH Corp, Nike, Adidas, Puma, Under Armour, VF Corporation, Kering, Hermès, Brunello Cucinelli, LVMH, Prada).
| Место доступа | Группа пользователей | Действие |
|---|---|---|
| Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все |
|
| Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ |
|
| Интернет | Анонимные пользователи |
|