FRAT - Financial random academic thoughts
5.01K subscribers
255 photos
1 video
15 files
1.3K links
Academic research, macrofinance and crypto.

Contact me:
[email protected], @Oleg_Shibanov

Только личное мнение, без представления позиции организаций.
При перепечатке ссылка на канал обязательна.
Download Telegram
Стоимость капитала для фирм: мнение менеджмента и теория.

Статья (июнь 2024) изучает, что около 2500 крупных компаний в развитых экономиках говорят про свою "стоимость капитала" (cost of capital, в основном в терминах долга, акций и WACC). Авторы вытаскивают эту информацию из разного рода "звонков с инвесторами" - то есть это прямое и чёткое мнение топ-менеджеров. Дальше можно сравнивать значения "мнений про WACC" с "теоретической" стоимостью капитала (из CAPM и т.п.), а также связывать их с инвестиционными решениями компаний.

Результаты:

1) Всего 20% вариации стоимости капитала связано с "теоретически обоснованным" уровнем, остальные 80% - другие идеи менеджмента;

2) Если компания считает, что у неё выше стоимость капитала, то она в дальнейшем значимо меньше инвестирует, а также получает выше отдачу на капитал;

3) При этом отклонения в 1) снижают инвестиции производительных компаний, и "в среднем" могут уменьшить уровень производительности экономики на 5%;

4) Основной драйвер неточности - "стоимость акционерного капитала" (с долгом попроще). И тут авторы предлагают радикальное решение - даже применять "одинаковую стоимость" просто из CAPM было бы полезнее, чем те идеи, которые использует менеджмент.

(Они ещё и данные выложили!).

Вывод: очередная очень интересная попытка разобраться с подходом к выбору проектов компаниями. Будем со студентами обдумывать на курсе корпоративных финансов - кажется, что даже у лучших фирм есть возможность улучшить свои подходы.

#Teaching #MAFNES #Firms #CAPM
Что такое "хорошее импортозамещение" по-российски? Кастрюли из Череповца и кофе из Ижевска. Обожаю.

Аналогично - работа РЭШ, мощный вклад в экономическое и финансовое образование. Публикации профессоров выдающиеся, программы делаем максимально насыщенными и частично-практическими.

Вывод: работа, работа, и ещё раз работа! Только это развивает.

#MAFNES #Teaching #Russia
(реклама РЭШ)

Ещё один курс, который читает коллега на ФИБ:

https://t.iss.one/nes_official/2265

Что мне очень нравится - большое разнообразие опыта преподавателей, это даёт возможность поговорить с людьми разных знаний и талантов.
А Максим написал книгу, которую я бы сам хотел написать - про факторы и модели!

#MAFNES #Teaching
Как аналитики подходят к дисконтированию денежных потоков?

Не так, как мы обычно учим. Статья (сентябрь 2024) изучает более 500 отчётов аналитиков и внезапно сообщает, что для оценки стоимости они редко применяют "дисконтированные денежные потоки" (DCF). В основном метод - взять "P/E за последние 12 месяцев" (цена акции к EPS), например, по отрасли или по компании; и умножить такой мультипликатор на будущую оценку EPS по компании.

Конечно, сей метод упрощает жизнь - можно взять "чью-то" оценку мультипликатора P/E и сделать свой "точный прогноз" по EPS. Раз многие аналитики так делают, а их клиенты читают отчёты - наверняка это оказывается важным для динамики спроса и стоимости компаний. Обсудим со студентами в курсе корпфина (уже через полторы недели стартуем, ого).

#EPS #Valuation #Teaching #Firms
(Реклама РЭШ)

Один из выпускников ФИБ, Геннадий Иванов, рассказал про свой опыт применимости образования на работе.
А ещё он будет вести курс про ML и задачи бизнеса! Спасибо ему :).

#MAFNES #Teaching
Как написать статью по финансам? Через GigaChat!

Статья (январь 2025) предлагает отличный способ придумывать научные статьи по финансам, в данном случае по факторным моделям (объяснение доходностей портфелей в кросс-секции). Задаешь правильные промпты - ChatGPT 3.5 сам тестирует данные, пишет текст с таблицами, осталось научить в журналы подавать и успех! У авторов получилось 96 новых факторов со значимым эффектом (из потенциальных 30000).

Вывод: генерировать статьи стало проще. Смысла становится ещё меньше (авторы жестко называют это HARKing, hypothesizing after results are known - «формулировать гипотезы после того, как результаты получены»). Как метод работы с данными это интересно - мы как раз со студентами в субботу будем разбирать факторные модели, но как осмысленная деятельность не очень.

#Factors #AI #Teaching #MAFNES