Complex Approach to Assessment of Investment Attractiveness of Power Generating Company

Современные подходы, основанные на качественных методах анализа, недостаточно эффективны для всесторонней оценки инвестиционной привлекательности
энергогенерирующей компании (ЭГК). Это предопределило актуальность разработки комплексного детерминированного метода учета совокупного риска. Статья посвящена диагностике состояния рисков развития энергогенерирующей компании и оценке фактического совокупного риска в качестве интегрального показателя инвестиционной привлекательности ЭГК. Предложен авторский подход к ранжированию рисков развития по уровню их опасности на основе расчета индивидуальных границ изменения состояний рисков и относительного значения каждого риска. При индивидуальной оценке рисков развития использован метод Байеса, дополненный двухэтапным нормированием для учета специфики ЭГК. При разработке метода итоговой оценки инвестиционной привлекательности ЭГК использован метод Мертона - Васичека и базовые принципы концепции экономического капитала. Достоверность результатов исследования подтверждена практической реализацией. Полученные результаты рекомендуются к использованию при оценке текущего состояния и разработке стратегии повышения инвестиционной привлекательности ЭГК.

Ключевые слова

инвестиционная привлекательность; энергогенерирующая компания; риски развития; метод Байеса; теория экономического капитала; метод Мертона - Васичека.

Литература

1. Domnikov, A. Economic and Technological Priorities of Competitive Development of Russian Systems of Energy Cogeneration Sources / A. Domnikov, G. Chebotareva, L. Domnikova // International Journal of Design and Nature and Ecodynamics. - 2016. - V. 11, № 4. - P. 610-619.
2. Proposed Enhancements to the Basel II Framework (2014). - URL: www.bis.org (дата обращения: 10 января 2017 г.)
3. Ширяев, А.Н. Основы стохастической финансовой математики. Т. 1. Факты. Модели / А.Н. Ширяев. - М.: МЦНМО, 2016. - 440 с.
4. Шевелев, А.Е. Риски в бухгалтерском учете / А.Е. Шевелев, Е.В. Шевелева. - М.: КноРус, 2015. - 304 с.
5. Симчера, В.М. Методы многомерного анализа статистических данных / В.М. Симчера. - М.: Финансы и статистика, 2008. - 400 с.