О том, насколько важно прогнозирование для высокопоставленных чиновников

http://www.mk.ru/economics/article/2010/12/19/553313-putin-obyavil-konkurs-na-luchshego-ministra.html

Интересный журнал по учету The CPA Journal

http://www.cpajournal.com/

Как правильно считать EBIT

Этот вопрос возникает очень часто, поскольку в литературе показатель часто упоминается вскользь, а формулы из разных учебников (а иногда и в одном и том же учебнике) разнятся. Поэтому изложу свою позицию по данному вопросу.

По EBITDA, мне кажется, все же нужно отталкиваться от определения "Прибыль до выплаты процентов и налогов". Поэтому берете чистую прибыль по РСБУ и добавляете налоговые статьи и процентный расход.
Подумайте сами, какой смысл называть один и тот же показатель EBITDA и "Операционная прибыль" (Прибыль/убыток от продаж)?
SEC свое мнение по этому поводу очень четко выразила

Цитата:

Question 14: Section I of the adopting release describes EBIT as "earnings before interest and taxes" and EBITDA as "earnings before interest, taxes, depreciation and amortization." What GAAP measure is intended by the term "earnings"? May measures other than those intended by the description in the release be characterized as "EBIT" or "EBITDA"? Does the exception for EBIT and EBITDA from the prohibition in Item 10(e)(1)(ii)(A) of Regulation S-K apply to these other measures? Answer 14: "Earnings" is intended to mean net income as presented in the statement of operations under GAAP. Measures that are calculated differently than those described as EBIT and EBITDA in the adopting release should not be characterized as "EBIT" or "EBIDTA." Instead, the titles of these measures should clearly identify the earnings measure being used and all adjustments. These measures are not exempt from the prohibition in Item 10(e)(1)(ii)(A) of Regulation S-K. http://www.sec.gov/divisions/corpfin...nongaapfaq.htm http://www.sec.gov/rules/final/33-8176.htm

Просто раньше пытались считать EBITDA как операционную прибыль плюс амортизацию. SEC считает это мошенничеством и требует называть такой показатель как OIBDA.
Так что неоперационные доходы и расходы и доходы от участия в других организациях в EBIT все таки лучше включать. На практике те, кто SEC не отчитываются, делают кому как вздумается.

Рассчитать EBIT на основе операционной прибыли невозможно, поскольку в этом случае нечего добавлять (в операционную прибыль не входят расходы по процентам и налогам). Получается, что в этом случае будет эквивалентен операционной прибыли. Но использовать такой вариант нецелесообразно. Лучше и проще взять непосредственно операционную прибыль под своим истинным названием, поскольку она более понятна.

Еще, наверное, нужно пояснить суть показателя EBIT. Это оценка прибыли с позиций кредиторов. Дело в том, что привлекая дополнительные заимствования и увеличивая размер процентных расходов компания может вовсе избежать уплаты налога на прибыль, поскольку проценты вычитаются при расчете налога на прибыль. По этой причине они не должны беспокоить менеджеров и кредиторов при оценке способности компании обслуживать долги. Правда при этом вся прибыль достанется кредиторам. Именно поэтому EBIT нецелесообразно использовать для оценки акционерной результативности. В связи с этим, я, честно говоря, не очень понимаю причины столь высокой популярности показателя EBIT при оценке результативности компании. Нужно всегда иметь в виду его смысл и осознавать ограничения в использовании. Критики в англоязычном интернете предостаточно.
Результативность компании оценивается обычно с точки зрения инвесторов. А для них более осмысленными показателями являются NOPAT и прибыль после уплаты процентов и налогов.

Первоначально EBITDA использовался для определения способности компании обслуживать долги. Кредиторы, глядя на него, могут быстро определить, какую сумму процентных платежей «потянет» компания в ближайшей перспективе. Поскольку проценты по долгу сокращают налогооблагаемую прибыль, то вся сумма EBITDA может быть направлена на выплату процентов. Тогда чистая прибыль будет равна нулю. Налоги начисляются уже после выплаты процентов. Амортизация, как неденежный расход, также может быть полностью направлена на выплату долга. Правда, при этом компания не замещает износ своих основных средств. Но, кредиторов это волнует в последнюю очередь. На основе EBITDA вычисляются коэффициенты, которые лучше раскрывают способность компании привлекать, обслуживать и погашать долги, например, коэффициенты «EBITDA/Interest Expense» и «Total Debt/ EBITDA». Они используются даже солидными рейтинговыми агентствами.

Впервые изложено в рамках дисскуссии на форуме http://www.forum.cfin.ru
http://www.forum.cfin.ru/showthread.php?t=46881

Старая сказка о проблемах IRR

Работая над статьей пришлось затронуть тему IRR. Вспомнил, что однажды попадался неплохой обзор. С трудом нашел.
http://members.tripod.com/~Ray_Martin/DCF/nr7aa003.html

Также неплохой обзор о разногласиях по допущению о реинвестировании промежуточных выплат
http://www.abe.sju.edu/check.pdf

Как оценить премию за риск для непубличных компаний

Полезные советы от Игнасио Велеза-Парехи
http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=366981

Оценка инвестиций в транспорте

Guide to Benefit-Cost Analysis in Transport Canada - September 1994

Guidelines for Cost Benefit Analysis
June 2010
http://www.transport.vic.gov.au/DOI/DOIElect.nsf/$UNIDS+for+Web+Display/BD1C279F9401DD37CA25774900242F66/$FILE/CostBenefitAnalysis-GuidelinesJune2010.pdf

О выборе ставки дисконтирования
http://www.econ.queensu.ca/working_papers/papers/qed_wp_1133.pdf

Книга на заметку: финансовая результативность софтверных компаний

http://books.google.ru/books?id=dMDOhioEnTwC&printsec=frontcover&dq=%22Financial+Performance+in+Software+Industry%22&source=bl&ots=FEfXuiVoOJ&sig=O3egTeVaIGhPMGIgM6_O2bfh2pA&hl=ru&ei=DbLuTNCXDYWbOra58YEK&sa=X&oi=book_result&ct=result&resnum=1&ved=0CBkQ6AEwAA#v=onepage&q&f=false

Новый обзор ставок дисконтирования от Пабло Фернандеза

http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1473225

Советую почитать: Статьи по оценке инвестиционных проектов Саввидеса

Savvides, Savvakis C., Risk Analysis in Investment Appraisal (1994). Project Appraisal Journal, Vol. 9, No. 1, March 1994.
http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=265905

Savvides, Savvakis C., Marketing Analysis in Project Evaluation (May 1, 1990). Harvard Institute for International Development, Development Discussion Paper No. 341.
http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=266721&http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=266721

Savvides, Savvakis C., Market Analysis and Competitiveness in Project Appraisal (February 2000). Harvard Institute for International Development, Development Discussion Paper No. 755.
http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=262014

http://www.jamesjoyce.com.au/links&dls/dl_files/2007_Monte%20Carlo%20Simulation%20ACPS.pdf

Руководство по подготовке промышленных технико-экономических обоснований на русском

Классика инвестиционного анализа проектов
Можно скачать полную версию в pdf отсюда
http://booksshare.net/index.php?id1=4&category=economics&author=berensv&book=1995

Прогнозирование в Excel для начинающих

Fundamentals of Forecasting Using Excel

Авторы: Kenneth D. Lawrence,Ronald K. Klimberg,Sheila M. Lawrence

http://books.google.ru/books?id=gcspLg1fR7EC&pg=PA41&lpg=PA41&dq=seasonal+decomposition+xls&source=bl&ots=VoOq6kym9U&sig=_p7fAb-xnOb6Lmsi-piMitRYY40&hl=ru&ei=OqnfTIGHIc2fOpiN-coO&sa=X&oi=book_result&ct=result&resnum=4&ved=0CC4Q6AEwAw#v=onepage&q=seasonal%20decomposition%20xls&f=false

О квантильной регрессии на русском

Неплохой вводный материал в квантильную регрессию
http://www.nsu.ru/ef/tsy/ecmr/quantile/quantile.htm

Где искать статданные по России

Здесь можно найти полезные советы
http://quantile.ru/06/06-AT.pdf

Quote РосБизнесКонсалтинг
http://quote.rbc.ru/

Сервер раскрытия информации Prime-TASS
http://disclosure.prime-tass.ru/

БИР-эмитент
http://emitent.prime-tass.ru/EmitentPages/EmitentSearch.aspx

Маленькие хитрости написания кода в R

При написании кода на R часто возникают мелкие затруднения. Здесь собрание полезных подсказок.

http://pj.freefaculty.org/R/Rtips.html

Например о том, как быстро создать лаговую предикторную переменную.

"Peter Dalgaard explained, "the simple way is to create a new variable which shifts the response, i.e.

N <- length(x)

xlag <- c(NA, x[1:(N-1)])
ylag <- c(NA, y[1:(N-1)])
summary(lm(y ~ xlag + ylag))
"

Практическое введение в Байесов анализ

Jim Albert, "Bayesian Computation With R"

http://books.google.ru/books?id=AALhk_mt7SYC&printsec=frontcover&dq=learnbayes+cran&source=bl&ots=XuM0DIX3Mg&sig=cXdLbWyrVVUogBOlYuH_fItgTes&hl=ru&ei=DSjATIK6D4vBswa_xfzrCA&sa=X&oi=book_result&ct=result&resnum=10&ved=0CFgQ6AEwCQ#v=onepage&q=learnbayes%20cran&f=false

Пакет LearnBayes
http://cran.r-project.org/web/packages/LearnBayes/LearnBayes.pdf

Данные для анализа

Federal Reserve Z.1 Flow of Funds Accounts of the United States
http://www.federalreserve.gov/releases/z1/current/z1.pdf

US Business Cycle Expansions and Contractions

http://www.nber.org/cycles/cyclesmain.html

Доступное введение в теорию байесова вывода

http://yudkowsky.net/rational/bayes

Введение в R

Введение в R
John Verzani
simpleR Using R for Introductory Statistics
http://cran.r-project.org/doc/contrib/Verzani-SimpleR.pdf

Andrew Robinson
icebreakeR
http://cran.stat.ucla.edu/doc/contrib/Robinson-icebreaker.pdf

Обзор пакетов по анализу временных рядов
http://cran.r-project.org/web/views/TimeSeries.html

Примеры программ с марковским переключением режимов
http://www.econ.washington.edu/user/cnelson/markov/prgmlist.htm

Руководство по экономическому анализу проектов от Азиатского банка развития

Guidelines for the Economic Analysis of Projects

http://www.adb.org/documents/guidelines/eco_analysis/default.asp

Может быть весьма полезен в инвестиционном анализе.
Аналогичное руководство, но от уэльсцев.
http://www.treasury.nsw.gov.au/__data/assets/pdf_file/0016/7414/tpp07-5.pdf
А это, как я понял, студенческая работа китайского студента об инвестиционном анализе сельскохозяйственных проектов
http://www.repad.org/ca/qc/uq/uqo/dsa/LeiSunthesis.pdf
Интересный момент - использование элементов статистического анализа.
Конспект по финансовому анализу
http://www.pentecenv.com/PDFs/Issue16-CashFlow.pdf

Графические возможности R

Учебник по графикам в R (примеры и коды)
http://www.stat.auckland.ac.nz/~paul/RGraphics/rgraphics.html

Интересный пакет статистической графики для R
http://had.co.nz/ggplot2/book/qplot.pdf

Это отрывок из книги
ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis (Springer )

Образцы графиков
http://addictedtor.free.fr/graphiques/allgraph.php

И несколько примеров сглаживания сплайнами
http://cran.r-project.org/doc/contrib/Fox-Companion/appendix-nonparametric-regression.pdf

Здесь полезные образцы кода для оформления прогнозов с вероятностными интервалами
http://bm2.genes.nig.ac.jp/RGM2/pkg.php?p=denstrip

Дисконтирование денежных потоков и разрешение неопределенности

Разместил препринт пересмотренной версии статьи "Revisiting Modern Discounting of Risky Cash Flows: Imbedding Uncertainty Resolution Functions into Risk-Adjusted Discount Rates and Certainty Equivalent Factors" на SSRN:

http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1526683

Критика DCAPM

Разместил обновленную версию статьи по DCAPM на ssrn. Были учтены некоторые замечания Хавьера Эстрады. В частности, он признал, что его методика всего лишь приблизительный алгоритм, но сетовал на то, что в статье не представлены эмпирические доказательства несостоятельности показателя односторонней корреляции и, как следствие, бессмысленности модели DCAPM.
В ответ на эти замечания добавил результаты анализа чувствительности нескольких сценариев стилизованных данных по портфелю из двух активов, которые Эстрада использовал в качестве примера в одной из своих статей, рассчитанных на аудиторию практиков. Результаты сценарного анализа и анализа чувствительности в Excel демонстрируют, что ошибка аппроксимации алгоритма Эстрады варьируется от нуля до бесконечности в зависимости от данных, весовых коэффициентов и корреляции между активами. Например, если корреляция между активами равна единице, ошибка аппроксимации равна нулю. Если корреляция между активами равна минус единице, ошибка аппроксимации равна бесконечности, поскольку можно составить портфель, односторонняя вариация которого будет равна нулю. В итоге для данных с низкой положительной корреляцией величина ошибки аппроксимации портфеля из двух активов будет невелика, для данных с корреляцией, близкой к нулю, ошибка аппроксимации будет весьма заметной, но ее величина будет определяться данными. Для активов с отрицательной корреляцией ошибка аппроксимации будет возрастать по мере возрастания отрицательной корреляции и стремиться к бесконечности в предельном случае совершенной отрицательной корреляции. Т.е. модель не выдерживает простейшего теста. В реальных задачах с большим количеством активов в портфеле и произвольными корреляциями между активами ошибка аппроксимации может быть невысока. Возможно, поэтому достаточно сложные статистические тесты самого Эстрады демонстрируют низкую величину ошибки. Тем не менее, для CAPM модели, в которой оценивается маржинальный вклад актива в систематический риск, в свете вышеизложенного алгоритм Эстрады явно оказывается несостоятельным. Да и для целей оптимизации портфелей довольно странно применять алгоритм, который может выдавать ошибку, варьирующуюся от нуля до бесконечности в зависимости от корреляции между активами, весовыми коэффициентами активов в портфеле и исходными данными. Всегда присутствует риск получить некорректный результат. По моему мнению, единственно правильный на сегодняшний день алгоритм для определения одностороннего (нижнего) стандартного отклонения портфеля - компьютерное моделирование. Ну и идея DCAPM, в принципе, оказывается провальной.

http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1336169

См. также
http://www.startahedgefund.com/blog/2010/08/downside-capm/

Предвижу возражения: в статье требуются более строгие математические доказательства через вывод формул.
Мой ответ на это: а зачем?
Во-первых, строгие математические доказательства с матричными уравнениями требуются тогда, когда необходимо обосновать новую выведенную формулу, чтобы продемонстрировать, что она выполняется на всем интервале значений без исключения. В приведенной выше статье, напротив, показывается, что DCAPM модель и односторонняя корреляция не выдерживают приемлемой величины ошибки аппроксимации на всем интервале возможных значений, а только лишь в области с высокой положительной корреляции между активами. Чтобы опровергнуть формулу достаточно привести всего лишь один пример, когда расчет по ней не сходится.
Во-вторых, переход на сложные математические доказательства сократит читательскую аудиторию, поскольку таковые будут понятны лишь узкому кругу специалистов. На данный момент представленные в статье аргументы достаточно прозрачны и легки для понимания широкой аудитории.
Во-третьих, просто лень заниматься выводом формул для модели, которая все равно оказывается некорректной. В статье на вычислительных примерах показана величина ошибки и на основе результатов сценарного моделирования и анализа чувствительности по весовым коэффициентам активов для каждого из сценариев представлены ошибки аппроксимации, которые могут быть весьма значительными. Считаю, такие результаты говорят сами за себя. Пусть теперь приверженцы модели DCAPM доказывают обратное и вычисляют точность аппроксимации.
В-четвертых, я допускаю, что могу ошибаться. Если кто-то обнаружит в моих расчетах ошибки или представит убедительные аргументы, я готов их выслушать и изменить свою точку зрения относительно состоятельности модели DCAPM.

Мнение - Прогнозирование в условиях быстро меняющейся ситуации

http://rnd.cnews.ru/liberal_arts/reviews/index_science.shtml?2010/05/13/390749

Центральная База статистических данных Россиястата

http://www.gks.ru/dbscripts/Cbsd/DBInet.cgi

Статистическая терминология по ГОСТу

ГОСТ Р 50779.10-2000 (ИСО 3534.1-93)

ГОСУДАРСТВЕННЫЙ СТАНДАРТ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ

ВЕРОЯТНОСТЬ И ОСНОВЫ СТАТИСТИКИ

ТЕРМИНЫ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ

http://www.snipgost.org/8072.htm

Как делать прогнозы в бизнесе

Книга Моррелла

http://books.google.ru/books?id=vocua_RakWcC&pg=PR2&lpg=PR2&dq="How+to+Forecast:+A+Guide+for+Business"&source=bl&ots=AZzUhRDoH6&sig=MrBMB-Y9_DxeqPP-17WLtgl94CE&hl=ru&ei=aH00TKXiNdKHOKX97IMC&sa=X&oi=book_result&ct=result&resnum=6&ved=0CC0Q6AEwBQ#v=onepage&q&f=false

Некоторые идеи интересны. Практическая ценность невелика. Методы прогнозирования не излагаются. В основном общие рассуждения.

Пабло Фернандез о WACC

Новый препринт от Пабло.

WACC: Definition, Misconceptions and Errors

http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1620871

Отдача от спорта

SDP inside pages REVISED June

Обзор полупараметрической регрессии

Это для затравки

Semiparametric regression during 2003--2007

Это реально полезная вещь. Такой анализ украсит любую докторскую диссертацию.

NONPARAMETRIC AND SEMIPARAMETRIC METHODS IN R

Тоже ничё так материальчик

Estimation of Statistical Models in R

МСФО в свободном доступе на русском и не только

Стандарты международных стандартов финансовой отчетности и интерпретации на разных языках можно скачать с сайта

http://eifrs.iasb.org/eifrs/Menu

Для доступа требуется регистрация.

Новая статья от Велеза-Перехи: Рисковые налоговые щиты

На этот раз Начо пишет о том, как применять метод Монте-Карло для анализа рисковых налоговых щитов

"Risky Tax Shields and Risky Debt: A Monte Carlo Approach"

http://papers.ssrn.com/abstract=1630056.

Саммит двадцатки в Торонто

Официальное коммюнике

http://www.g7.utoronto.ca/g20/2010/to-communique.html

Робастное оценивание в R

Дельное руководство по методам робастного оценивания в пакете R

От медианы и медианного абсолютного отклонения до М-естиматора Хубера с применением метода максимального правдоподобия. Также рассматриваются методы Bounded-influence estimation, Mallows-type estimation, The Bianco and Yohai estimator, High breakdown regression. Имеются и объяснения и примеры.

В общем, серьезная штука на 57 страницах. Почти все для анализа выбросов и разработки робастных статистических моделей.

An Introduction to Robust Estimation with R Functions

http://homes.stat.unipd.it/ventura/files/BelVenTutorial.pdf

Ссылка на справку по робастному оцениванию

http://cran.r-project.org/web/views/Robust.html

Пример робастного оценивания беты компании. Актуально для небольших публичных компаний с частыми выбросами доходности. Анализ выполнен в SPLUS, но может быть повторен и в R, и в EViews.

ROBUST ESTIMATION OF BETA

http://www.stat.washington.edu/research/reports/1999/tr351.pdf

Пример робастного прогноза стоимости под риском

Value-at-Risk Forecasts under Scrutiny -- The German Experience

http://www.riskwhoswho.com/Resources/StahlGerhard3.pdf

Еще интересный примерчик

Robust estimation of intraweek periodicity

https://lirias.kuleuven.be/bitstream/123456789/203659/1/KBI_0825.pdf

А вот в рунете ничего стоящего отыскать не удалось. А впрочем, может быть полезным вот это руководство к программе Stata.

Прикладной эконометрический анализ в статистическом пакете Stata: Учебное пособие

http://window.edu.ru/window_catalog/redir?id=66849&file=nes09.pdf

Вводная информация о методах робастного оценивания на русском можно найти здесь:

http://ami.nstu.ru/~headrd/MSA/MSA_3.htm

http://ami.nstu.ru/~headrd/seminar/publik_html/Z_lab_1.htm

Робастная регрессия

Робастная регрессия позволяет проводить оценивание для тех случаев, когда нарушаются допущения метода наименьших квадратов.

Один из методов робастной регрессии: M-estimators Хубера.

Robust Regression

Robust methods

Robust Regression Analysis: Some Popular Statistical Package

ROBUST REGRESSION

Linear Mixed Model Robust Regression

RATIO ESTIMATORS USING ROBUST REGRESSION

A Unified Approach to Robust, Regression-Based Specification Tests

Robust Regression Examples

ROBUST METHODS IN ECONOMETRICS

Total Least Squares and Robust Methods

Introduction to robust estimation and hypothesis testing

Американский бюджет в деталях

Здесь можно найти прогнозы американской экономики и информацию о долгосрочных финансовых планах американского планирования. В последнее время очень настораживает неуклонный рост бюджетного дефицита.

http://www.cbo.gov/publications/bysubject.cfm?cat=0

Международные стандарты финансовой отчетности для государственного сектора

Немногие знают, но для госсектора существуют отдельные стандарты финансовой отчетности, аналогичные МСФО, которые называются IPSAS.

Здесь можно скачать тексты стандартов.

http://www.ipsas.org/en/ipsas_standards.htm

В США действуют две системы:

1) для федеральных государственных учреждений

FASAB:Standards

Их публикует The Federal Accounting Standards Advisory Board (FASAB)

2) для штатотов и муниципалитетов

GASB: Governmental Accounting Standards Board

О бюджетировании

Материалы по бюджетированию полезные как для государственного, так и для коммерческого сектора

БЮДЖЕТИРОВАНИЕ, ОРИЕНТИРОВАННОЕ НА РЕЗУЛЬТАТ:

МЕЖДУНАРОДНЫЙ ОПЫТ И ВОЗМОЖНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ В РОССИИ

Отчет подготовлен Центром фискальной политики при поддержке Агентства

Международного развития США

Контракт OUT-PER-I-00-99-00003-00

http://www.fpcenter.ru/themes/basic/materials-document.asp?folder=1649&matID=1914

GAO-02-1106T Performance Budgeting: Opportunities and Challenges

http://www.gao.gov/new.items/d021106t.pdf

Сценарное планирование

Очень интересная статейка по сценарному анализу. Наводит на размышления

Eyes Wide Open: Embracing Uncertainty through Scenario Planning

http://www.weforum.org/pdf/GLF/kristel.pdf

Scenario Planning to Guide Long-Term Investments in Agricultural

http://siteresources.worldbank.org/INTARD/Resources/Scenario_Planning_DP_29_final.pdf

Using Scenario Planning as a Weapon Against Uncertainty

http://knowledge.wharton.upenn.edu/article.cfm?articleid=470

http://manikantanaik.wordpress.com/using-scenario-planning-as-a-weapon-against-uncertainty/

Planning in times of uncertainty

Enterprise mobile product strategy using scenario planning

http://www.chetansharma.com/Enterprise%20Mobility%20-%20Scenario%20Planning%20Chapter.PDF

Planning With Uncertainty

Более фундаментальные работы

Paul J. H. Schoemaker, Robert E. Gunther. Profiting from Uncertainty: Strategies for Succeeding No Matter What the Future Brings

van der Heijden, Kees. Scenarios: The Art of Strategic Conversation. Wiley & Sons, 1996.

Schoemaker, Paul J.H. and Cornelius A.J.M. van der Heijden, "Integrating Scenarios into Strategic Planning at Royal Dutch/Shell," Planning Review. Vol. 20 (3): 1992, pp.41-46.

Scenario-Planning Handbook: A Practitioner's Guide To Developing and Using Scenarios To Direct Strategy in

Today's Uncertain Times

Стратегия и неопределенность

Данный вопрос крайне важен в стратегическом планировании. Однако стоящих материалов немного.

Изначально разработку стратегии в бизнесе связывали с долгосрочным прогнозированием и планированием. Это очевидное заблуждение.

FRAMING CONTESTS: STRATEGY MAKING UNDER UNCERTAINT

http://knowledge.wharton.upenn.edu/papers/1348.pdf

Pharma Strategy Under Uncertainty

http://www.thinkdsi.com/pdfs/Future_of_Biosciences_11_03.pdf

Price-Taker Bidding Strategy Under Price Uncertainty

http://www.est.uc3m.es/fjnm/esp/papers/bidding.pdf

Optimal Corporate Strategy under Uncertainty

http://efmaefm.org/0EFMSYMPOSIUM/China-2010/papers/OptimalCorporateStrategyunderUncertainty-09.pdf

A fresh look at strategy under uncertainty: An interview

http://www.lonerganpartners.com/resources/for-ceo/McKinsey%20Strategy%20under%20UnCertainty%2012%202008.pdf

Strategy under uncertainty

http://www.mckinseyquarterly.com/Strategy/Strategic_Thinking/Strategy_under_uncertainty_1064

Business Strategy Under Political Uncertainty

http://www.techpolis.com/presentations/CabelloEnglish.pdf

О недостатках метода Монте-Карло

Встречал очень много дельной и конструктивной критической информации по Монте-Карло.

Здесь несколько работ

John K. Hollmann. The Monte-Carlo Challenge: A Better Approach

http://www.validest.com/Hollmann_Risk.pdf

Experimentation by Simulation and Monte Carlo

http://www.rand.org/pubs/papers/2009/P1174.pdf

FPA Journal - The Problems with Monte Carlo Simulation

http://spwfe.fpanet.org:10005/public/Unclassified%20Records/FPA%20Journal%20November%202001%20-%20The%20Problems%20with%20Monte%20Carlo%20Simulation.pdf

Monte Carlo Simulation For Advanced Option Pricing: A Simplifying Tool

http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=704523

Monte Carlo Methods in Quantitative Finance

http://math.ucalgary.ca/~aware/amat601.21/docs/allslides.pdf

Оценка рисков инвестиционных проектов

Статья Savvakis C. Savvides "Risk Analysis in Investment Appraisal"

http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=265905

Investment Analysis Risk Guidelines for Final Investment Decision

http://fast.faa.gov/investment/docs/iargfid.doc

Investment and Risk Analysis Applied to the Petroleum Industry

http://www.palisade.com/downloads/pdf/MottaSPE.pdf

А вот эта статья мне показалась очень даже интересной. Иллюстрируется применение метода реальных опционов к оценке инвестиций в информационные технологии

Managing Information Technology Investment Risk: A Real Options

http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.5.3401&rep=rep1&type=pdf

Обобщенные линейные модели в R

Обобщенные линейные модели предоставляют очень удобные возможности для спецификации разнообразных задач. Здесь можно использовать любой тип вероятностного распределения данных и связующую функцию. Обычно удобнее пользоваться программой Statistica, EViews или SPSS. Однако же R предоставляет еще более гибкие возможности для разработки продвинутого дизайна модели. Полезная информация о том как использовать R для этой цели

www.stanford.edu/class/stats306a/RforGLM.pdf

www.stat.umn.edu/geyer/5931/mle/glm.pdf

http://www.jstatsoft.org/v08/i15/paper

http://www.stat.cmu.edu/~brian/720/week07/12-glmm-22.pdf

http://publichealth.yale.edu/faculty/labs/ma/BIS691/R-example.pdf

"Немного" не в тему - Арабский халифат

История арабского мира. По-моему, это ключ к пониманию того, что происходит сейчас на Ближнем и Среднем Востоке

http://fbm2000.narod.ru/islam/history/index.html

Измерение результативности от Монтейра де Оливейра

Две статьи Педро Гоэса Монтейра де Оливейра. Одна по финансовому моделированию, другая по измерению финансовой результативности корпорации.

http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1476867

http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1461139

Премия за риск по Фернандезу

Испанский профессор Пабло Фернандез продолжает исследование по оценке премии за риск профессурой и аналитиками компаний. В теоретическом плане ценность сомнительная. Но для практических целей нужно знать ориентиры. В общем полноценное эмпирическое исследование

Market Risk Premium Used in 2010 by Professors: A Survey with 1,500 Answers

http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1606563

Market Risk Premium Used in 2010 by Analysts and Companies: A Survey with 2,400 Answers

http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1609563

Еще в этом году он опубликовал статейку о создании стоимости испанскими фирмами

Shareholder Value Creation of 125 Spanish Companies in 2009 (Spanish)

Shareholder Value Creation of Spanish Companies in 2010 (Until June 4)

IBEX 35: 1991-2009 - Value Creation and Return

Любопытные обзорчики.

Велез-Пареха о денежных потоках и ставке дисконтирования

Колумбийский ученый как всегда в своем духе. В этом году выпустил 2 новых препринта на тему вычисления денежных потоков проекта (фирмы) и о преодолении проблемы цикличности в расчете WACC.

http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1557845

http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1596426

Мне казалось, что эта тема давно уже раскрыта. Тем более, что проблема цикличности легко решается методом дисконтирования денежных потоков отдельно по компонентам.

Тем не менее, тем, кто занимается оценкой инвестпроектов будет полезно ознакомиться с этими материалами.

Модели пространства состояний

Краткое руководство по построению моделей пространства состояний в R

http://cran.r-project.org/web/packages/sspir/sspir.pdf

Такие модели удобно использовать в целях стохастического прогнозирования временного ряда. Данный метод является обобщением метода Бокса-Дженкинса. Однако он предоставляет более гибкие возможности при умелом использовании. Ограничения - нужны длинные временные ряды для анализа.

Здесь интересные примерчики в тему

http://www.jstatsoft.org/v16/i01/paper

С этой статейкой тоже полезно ознакомиться

http://www.jstatsoft.org/v32/b04/paper

Попозже попробую написать статейку по использованию этой методологии.

Подробно о ней можно почитать

Jacques J.F. Commandeur, Siem Jan Koopman. An Introduction to State Space Time Series Analysis (Practical Econometrics). 240 p.

Sascha Mergner. Applications of State Space Models in Finance. Universitätsverlag Göttingen. 235 p.

Andrew Harvey, Siem Jan Koopman, Neil Shephard. State Space and Unobserved Component Models: Theory and Applications. 394 p.

Forecasting with Exponential Smoothing: The State Space Approach (Springer Series in Statistics). 362 p.

Экстраполяция против суждения и точность в прогнозировании

Довольно интересная дискуссия развернулась по вопросу о прогнозировании издержек предприятия в рамках инвестпроекта на сайте www.finance30.com

http://www.finance30.com/forum/topics/using-extrapolation-for?xg_source=activity

Еще одна любопытная дискуссия развернулась по вопросу о точности прогноза. В общем предыстория такая. Начальник одной из компаний из списка Форчун 500 затребовал месячный прогноз выручки, точностью не ниже +/-0,5%. Подчиненная задается резонным вопросом в своем ли уме ее начальник. В общем абсурда везде хватает

http://www.finance30.com/forum/topics/realistic-level-of-accuracy

Технологическое прогнозирование

Технологическое прогнозирование доставляет больше всего сложностей. В экономические прогнозы его часто приходится включать в качестве составной части. К сожалению, не так много работ по тому, как прогнозировать технологическое развитие. Но кое-что есть и это несомненно стоит почитать.

Одна из работ от итальянского автора была переведена на русский и издана еще в 1977 году, но актуальна до сих пор

Мартино Дж. Технологическое прогнозирование. М.: Прогресс, 1977. - 592 с.

Можно найти в djvu формате в сети. Очень основательно излагается подход к прогнозированию производственных технологий, приводятся примеры.

Кроме того, в последнее время технологическое прогнозирование стали связывать с форсайтом. С его помощью пытаются вычислить прорывные направления технологий. В основном тут экспертные оценки, мнения аналитиков. Даже целые порталы по этому делу появились

http://www.foresight-russia.ru/portal/faces/public/info/

Правила торговли и инвестирования

Don’t try to guess how far a trend will go. You can’t.

If you don’t have losses, you are not taking risks. If you don’t

risk, you won’t ever win big. Losses aren’t the problem. It’s how you

deal with them. Ignore losses with no plan and they will come back

to haunt you and your account size.

Occam’s razor is “Pluralitas non est ponenda sine neccesitate.”

This underlies all scientific modeling and theory building. A

common interpretation of the principle is that the simplest of two

or more competing theories is preferable.

To make accurate judgments about trend following and better

understand Parker’s words, it helps to break down the statistical

concepts of skew and kurtosis.

The “buy-and-hold” investor has been led to believe (perhaps

by an industry with a powerful conflict of interest) that if he has

tremendous patience and discipline and “stays with it,” he will

make a good long-term return. These investors fully expect that

they will make back most, if not all, of recent losses soon enough.

Making matters worse is that a pure buy-and-hold strategy

during an extended drop in the market makes the recovery back to

breakeven difficult (if not impossible).

They can neither fathom the concept of sunk

costs nor admit that buy-and-hold might not work. So they buy and

hold no matter what happens in the mean time.

Risk management is to

direct and control the possibility of loss. The activities of a risk

manager are to measure risk and to increase and decrease risk by

buying and selling stock. In general, good risk management

combines several elements:

1. Clarifying trading and risk management systems until they can

translate to computer code.

2. Inclusion of diversification and instrument selection into the

back-testing process.

3. Back-testing and stress-testing to determine trading parameter

sensitivity and optimal values.

4. Clear agreement of all parties on expectation of volatility and

return.

5. Maintenance of supportive relationships between investors and

managers.

6. Above all, stick to the system.

7. See #6, above.

Five Questions for a Trading System

Answer the following five questions and you have the core

components of a trend following trading system and you are on your

way to having your edge:

1. How does the system determine what market to buy or sell at

any time?

2. How does the system determine how much of a market to buy

or sell at any time?

3. How does the system determine when you buy or sell a

market?

4. How does the system determine when you get out of a losing

position?

5. How does the system determine when you get out of a winning

position?

--Michael W. Covel

О гипотезе эффективного рынка

Просто несколько остроумных цитат

“I have noticed that everyone who ever told me that the markets are efficient is poor.”

—Larry Hite, Mint Investment Management Company

Most people think of themselves as investors. However, if you knew that the

biggest winners in the markets call themselves traders, wouldn’t

you want to know why? Simply put, they don’t invest; they trade.

Investors put their money, or capital, into a market, such as

stocks or real estate, under the assumption that the value will

always increase over time. As the value increases, so does the

person’s “investment.” Investors typically do not have a plan for

when their investment value decreases. They usually hold on to

their investment, hoping that the value will reverse itself and go

back up. Investors typically succeed in bull markets and lose in

bear markets.

This is because investors anticipate bear (down) markets with

fear and trepidation, and therefore, they are unable to plan how to

respond when they start to lose. They choose to “hang tight,” and

they continue to lose. They have an idea that a different approach

to their losing involves more complicated trading techniques such

as “selling short,” of which they know little and don’t care to learn.

If the mainstream press continually positions investing as “good” or

“safe” and trading as “bad” or “risky,” people are reluctant to align

themselves with traders or even seek to understand what trading is

about.

A trader has a defined plan or strategy to put capital into a

market to achieve a single goal: profit. Traders don’t care what they

own or what they sell as long as they end up with more money than

they started with. They are not investing in anything. They are

trading. It is a critical distinction.

“Rare events are always unexpected, otherwise they would not occur.”

—Nassim Taleb

Some insights for financial modelling, forecasting and strategy:

However, big events also generate plenty of inane analysis by

focusing on unanswerable questions such as those posed by

Thomas Ho and Sang Lee, authors of The Oxford Guide to

Financial Modeling:8

1. “What do these events tell us about our society?”

2. “Are these financial losses the dark sides of all the benefits of

financial derivatives?”

3. “Should we change the way we do things?”

4. “Should the society accept these financial losses as part of the

‘survival of the fittest’ in the world of business?”

5. “Should legislation be used to avoid these events?”

It is not unusual to see people frame market wins and losses as

a morality tale. These types of questions are designed to absolve the

guilt of the market losers for their bad strategies (i.e. Amaranth,

Bear Stearns, Bernard Madoff, etc.). The market is no place for

political excuses or social engineering. No law changes human

nature. If you don’t like losing, examine the strategy of the winners.

--Michael W. Covel

Продвинутые материалы по теории вероятностей

О том как строить вероятностные коробки

Constructing Probability Boxes and Dempster-Shafer Structures

UPDATING BELIEFS WITH INCOMPLETE OBSERVATIONS

Jason Aughenbaugh. Managing Uncertainty in Engineering Design using Imprecise Probabilities.

http://smartech.gatech.edu/handle/1853/11521