Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.
Школа финансов ВШЭ
119049 Москва, Покровский бульвар, 11,
офис S629.
Телефоны:
+7 (495) 772-95-90*27447, *27190, *27947 (по общим вопросам Школы финансов)
+7 (495) 621-91-92 (по вопросам Бизнес-образования)
+7 (495) 916-88-08 (Магистерская программа "Корпоративные финансы")
E-mail:
df@hse.ru (по общим вопросам Школы финансов),
finance@hse.ru (по вопросам Бизнес-образования)
ординарный профессор НИУ ВШЭ, доктор экономических наук, заслуженный работник высшей школы РФ
Школа финансов ВШЭ — лидирующий в стране центр компетенций в области корпоративных финансов, оценки стоимости, банковского дела, фондового рынка, управления рисками и страхования, учета и аудита.
Наш университет - первый в России в глобальном рейтинге "QS – World University Rankings by subject" (2022) в предметной области Accounting and Finance, а так же первый среди российских университетов в области Business & Management Studies.
V. S. Vinogradova.
The Journal of the New Economic Association. 2024. Vol. 62. No. 1. P. 171-195.
Hanif W., Teplova T., Rodina V. et al.
Resources Policy. 2023. Vol. 85. No. B.
Dergunov I., Curatola G.
Journal of Economic Behavior and Organization. 2023. Vol. 212. P. 403-421.
Kopyrina O., Stepanova A. N.
Economic Systems. 2023. Vol. 47. No. 2.
Vinogradova V.
Asian Academy of Management Journal of Accounting and Finance. 2023. Vol. 19. No. 2. P. 127-160.
Потапов А. И., Курбангалеев М. З.
Экономический журнал Высшей школы экономики. 2023. Т. 27. № 2. С. 196-219.
Sergei Grishunin, Alesya Bukreeva, Suloeva S. B. et al.
Risks. 2023. Vol. 11. No. 1.
Alyona Astakhova, Sergei Grishunin, Gennadii Pomortsev.
Journal of Corporate Finance Research. 2023. Vol. 17. No. 1. P. 5-16.
Kokoreva M. S., Stepanova A. N., Povkh K.
Foresight and STI Governance. 2023. Vol. 17. No. 1. P. 18-32.
Макушина Е. Ю., Малофеева Т. Н., Козиорова О. И. и др.
Вестник Московского университета. Серия 6: Экономика. 2023. № 1. С. 135-163.
Russian Journal of Money and Finance. 2023. Vol. 82. No. 2. P. 106-119.
Emerging Markets Finance and Trade. 2023. Vol. 59. No. 8. P. 2710-2726.
Управление финансовыми рисками. 2023. Т. 73. № 1. С. 18-29.
Fedorova E., Ledyaeva S., Kulikova O. et al.
Risk Analysis. 2023. Vol. 43. No. 10. P. 1975-2003.
Journal of Alternative Investments. 2023. Vol. 26. No. 1. P. 65-76.
Victoria Dobrynskaya, Dubrovskiy M.
International Finance Review. 2023. Vol. 22. P. 95-111.
В рамках семинара предлагается обсудить следующие доклады:
1.ТЕМА: «Выход на реальные и мнимые облигационные займы российского рынка. Поиск детерминант »
«Real and Pseudo Enter to the Bond Market in Russia. In Search of the Determinants»
ДОКЛАДЧИК: Галенская Кристина Владимировна, старший преподаватель базовой кафедры инфраструктуры финансовых рынков
АННОТАЦИЯ: В статье представлены результаты тестирования ряда гипотез, которые объясняют выбор российскими компаниями такого источника финансирования, как облигационные займы. Основная цель — выявление наличия замаскированных кредитов — мнимых облигационных займов на российском рынке и особенностей детерминант их выпуска. Для исследования использована выборка из 1107 компаний за период 2015–2017гг. Выявлен парадокс российского облигационного рынка — при высокой долговой нагрузке, чем менее прибыльна компания и хуже показатели оборачиваемости активов, тем выше вероятность выхода на облигационный рынок. Авторы объясняют это псевдоразмещениями, маскировкой банковского кредитования из‑за жестких норм регулирования рискованных кредитов компаниям реального сектора экономики. Новизна данного исследования состоит в выявлении значимости таких детерминант российского рынка, как структура акционерного капитала, возраст генерального директора, число членов Совета директоров компании. При этом для компаний с критическим долгом набор факторов отличен от детерминант «качественных» компаний.
ABSTRACT: This paper presents the testing results for hypotheses which try to explain, how do Russian companies choose such financing sources, as public debt (bonds). Bivariate probit models have been applied on a sample of 1107 companies in the interval from 2015 to 2017. The main aim of this paper is to identify the presence of pseudo bond issues and to determine the factors of their issuance on the Russian market. The paradox of the Russian bond market is that with a decrease of profitability and with a deterioration in turnover, a higher the probability of entering the bond market can be observed. We explain this by the pseudo-placements hiding the schemes of bank lending because of the strict rules for regulating risky loans. Specific determinants of the Russian market are the ownership structure, the chief executive of‑ ficer’s age (CEO), the number of board members. It has been found, that the selection of determinants for companies with a critical debt level is different from quality companies.
2.ТЕМА: «Влияние раскрытия информации об интеллектуальном капитале на деятельность компании в разных отраслях»
«Impact of Intellectual Capital Disclosure on the Company's Performance in Different Industries»
ДОКЛАДЧИКИ: Макушина Елена Юрьевна, старший преподаватель Школы финансов и Малофеева Татьяна Николаевна, старший преподаватель Школы финансов.
АННОТАЦИЯ: На протяжении ни одного десятилетия исследователи по всему миру обращали внимание на вопрос о раскрытии сведений об интеллектуальном капитале, пытаясь обнаружить и проанализировать его воздействие на стоимость компании, её инвестиционную привлекательность и, в целом, конкурентные преимущества. Целью данной работы является изучение влияния интеллектуального капитала на финансовые характеристики компании с учетом отраслевого эффекта. Новизна исследования заключается в усовершенствовании показателя модифицированной добавленной стоимости с учётом интеллектуального капитала (MVAIC) путём добавления индекса эффективности отношенческого капитала в составе ИК с использованием данных о величине гудвилла компании. Более того, впервые доходный мультипликатор EV/EBITDA и рентабельность инвестированного капитала (ROIC) рассматриваются как зависимые переменные, характеризующие эффективность деятельности фирмы, при изучении влияния интеллектуального капитала. Выборка включает 295 зарубежных и 189 российских компаний из разных отраслей, таких как оптовая и розничная торговля, потребительские товары вторичной необходимости, информационные технологии, добывающая и обрабатывающая промышленность, строительство и инженерия, электроэнергетика, нефть, газ и потребляемое топливо, транспортная инфраструктура, здравоохранение и сфера услуг. Исследуемый временной интервал: 2012 - 2020 гг. Основной результат этого исследования заключается в том, что изучение влияния интеллектуального капитала на деятельность компании с учётом отраслевого эффекта позволило понять, какие компоненты ИК можно использовать в качестве конкурентного преимущества фирмы для каждой из представленных в работе отраслей.
ABSTRACT: Intellectual capital is a difficult resource to identify, however its impact on the company’s performance has been confirmed by many authors. This paper aims to study the influence of intellectual capital on the company's financial characteristics, taking into account the industry effect. The novelty of the study is to improve the modified vale added intellectual capital (MVAIC) indicator by adding an index of the effectiveness of the relative capital in the IC using data on the value of the company's goodwill. Moreover, for the first time the EV/EBITDA multiplier and return on invested capital (ROIC) are considered as a dependent variable describing the company's performance, when studying the impact of intellectual capital. The sample for the study included 295 foreign and 189 Russian companies from industries of wholesale and retail trade, construction, transport and communications, electric power, oil and gas, information and communications technology, and medicine. The analysis of panel data is also used as a research methodology, which allows us to take into account the individual characteristics of companies. The time horizon under study: 2012 – 2020. The main result of this research is that the study of the impact of intellectual capital on the company's performance, taking into account the industry effect, allows us to understand which components of IC can be used as a competitive advantage of the company for each industry.
Zoom :https://us02web.zoom.us/j/82662141651?pwd=WU5pUFpjR2x3TUdNck5CZm1meVROZz09
Идентификатор конференции: 826 6214 1651
Код доступа: 940262