Предмет. Оценка эффективности использования государственного финансирования общеобразовательными учреждениями (СОШ) как элемент проведения грамотной государственной политики, определение показателей эффективности (эффектов) от бюджетных расходов и их классификация. Цель. Построение качественной модели оценки эффективности бюджетных расходов на общее образование и обоснование выбора эффектов от бюджетных расходов на общее образование. Методология. Анализ и классификация эффектов, получаемых от бюджетных расходов на основе теоретического анализа отечественной литературы, нормативных источников и статистических данных. Результаты. Проведен анализ эффектов от бюджетных расходов на общее образование. Выделены социальные, экономические, социально-экономические эффекты от государственных расходов на общее среднее образование. Разработана классификация эффектов, получаемых от бюджетных расходов на общее среднее образование по субъектам общеобразовательного процесса. Предложена качественная модель оценки эффективности бюджетных расходов на общее образование. Выводы. Анализ научной литературы и нормативных законодательных актов подтверждает разнородность методик и подходов к определению показателей эффективности (эффектов). Возникает необходимость создания унифицированной системы показателей для оценки эффективности государственных расходов на общее образование.
Пермский финансовый журнал
2020. — Выпуск 1
Содержание:
В данной статье обосновывается необходимость проведения оценки стоимости нового вида актива - сообщество в социальных сетях (на примере сообщества «ВКонтакте»). Цель статьи - дать полное определение сообществу в социальных сетях как объекта оценки. Выявить все особенности данного актива, которые в будущем понадобятся для проведения оценки. Рассмотреть, какие из этих особенностей учитываются классическими методами оценки, и, что необходимо изменить в устоявшихся методах для получения точного результата. В качестве источников информации использованы научные статьи российских и зарубежных авторов. Основными методами исследования стали: анализ литературных источников и законодательства, синтез, обобщение и систематизация. В результате анализа законодательной базы и научной литературы, в статье уточнено определение сообщества в социальных сетях как объекта оценки. Точно выявлено, что данный объект является нематериальным активом (НМА) и объектом интеллектуальной собственности (ОИС), что в будущем упрощает обоснование отказа от применения определенных методов оценки. Предложена классификация характеристик по количественным и качественным параметрам, которые в той или иной степени будут влиять на расчёт стоимости актива.
Ключевые слова
В статье рассматриваются и обосновываются в качестве активов внутриигровые ценности в онлайн-играх, которые способны принести владельцам реальные доходы. Цель статьи - определить данный вид актива как объект оценки. Классифицировать актив, рассмотреть все его возможные особенности, характеристики, которые могут понадобиться для будущей оценки. В качестве источников информации в базе электронной библиотеки “Elibrary” были проанализированы научные работы российских и иностранных авторов с 2000 года по 2020 в направлении исследования онлайн-гейминга и экономических явлений внутри онлайн игр, а также законодательные акты и стандарты оценки нематериальных активов, использована информация из различных игровых сообществ, в которых предоставлены данные об играх, количестве игроков и игровых ценностях. Основные методы исследования: анализ информации из источников и законодательства; синтез, систематизация и обобщение полученной информации. В итоге было выявлено, что игровая ценность может являться нематериальным активом, а также его особенности, которые могут повлиять на оценку стоимости. Предложена классификация игровых активов по их видам и представлена количественная и качественная характеристика определенных видов активов, что в итоге будет влиять на процесс и результат оценки стоимости. Отмечено, что в настоящее время не существует каких-либо правовых актов и методик для оценки данного типа активов. В следствие чего, были предложены дальнейшие этапы исследования для возможности оценить данный вид нематериальных активов, а также теоретическое обоснование возможности применения традиционных методов для оценки нового типа НМА.
Ключевые слова
Предмет. Инвестирование в недвижимость является одним из наиболее удобных и выгодных способов получения дохода. В то же время большинство частых портфелей недвижимости управляется собственниками интуитивно либо ведется анализ доходности портфеля. Оценка рисков либо не производится, или ведется в упрощённом формате. Однако риск низкой ликвидности может иметь критическое значение для индивидуального инвестора, из-за того, что при необходимости реструктурировать или оставить бизнес собственник не сможет продать недвижимость относительно быстро и без потерь. Цель. Таким образом, основная цель данного исследования - провести анализ и систематизировать подходы и методы к оценке инвестиционных качеств объекта недвижимости и портфеля недвижимости. Методы. Для достижения поставленной цели был использован метод анализа литературы через призму синтеза по теме исследования. Были изучены 35 источников зарубежных и отечественных исследователей. Результаты. К числу наиболее важных результатов, полученных автором, относятся следующие положения: 1. Систематизирована и проанализирована информация об имеющихся методах расчета доходности, рисков и ликвидности инвестиционного портфеля; 2. Обоснована необходимость отдельного подхода для оценки ликвидности портфеля недвижимости. Выводы. В результате проведенной работы автор приходит к следующим выводам: • для расчета доходности и риска портфеля недвижимости, возможно применение классической портфельной теории. Однако, принимая во внимание выделенные особенности рынка недвижимости, можно констатировать, что инвестор, формируя портфель инвестиций, имеющий в своем составе недвижимость и используя при этом портфельную теорию, должен учитывать характеристики рынка недвижимости, отличающие его от рынка финансовых активов. • важно оценить ликвидность как отдельных объектов недвижимости, так и всего портфеля. Однако, как было выявлено, все методики оценивают ликвидность только отдельных объектов. Как посчитать ликвидность портфеля недвижимости остается вопросом, требующим последующего изучения. Дальнейшие разработки по данной теме могут в направлении разработки алгоритма формирования и управления портфелем недвижимости с учетом ликвидности.
Ключевые слова
Представлен ответ на статью Титовой Д. А. "Оценка инвестиционных качеств портфеля недвижимости: подходы и методы» [Пермский финансовый журнал, №1 (22) 2020]. Высказаны мнения и критические замечания на подходы к проблеме, рассматриваемые автором статьи.
Ключевые слова
Пищевая промышленность является одной из важнейших звеньев промышленного производственного комплекса. Уровень ее развития говорит о способности данного сектора обеспечить население пищевыми продуктами, в необходимом ассортименте, объеме и качестве. Как известно после введения против нашей страны санкций, Россия придерживается программы по замещению импорта продовольственной продукции, которая предусматривает комплекс мероприятий по корректировке и разработке правовых актов в сферах продовольствия, развития производства, сбыта логистического обеспечения и так далее. Была разработана гипотеза о том, что нестабильная социально-экономическая ситуация в 2014 г. (санкции против России) оказали благоприятное воздействие на развитие пищевой отрасли. Предметом исследования является инвестиционная привлекательность российской пищевой отрасли в период с 2010 г. по 2018 г. Таким образом, цель исследовательской работы заключается в доказательстве или опровержении предложенной гипотезы. Для достижения этой цели необходимо: 1. Изучить теоретическую базу об инвестиционной привлекательности; 2. Выявить показатели инвестиционной привлекательности; 3. Проанализировать инвестиционную привлекательность пищевой промышленности в России за 2010 - 2018 гг.; 4. Выявить тенденции, драйверы и факторы, ограничивающие ее развитие; 5. Разработать прогноз влияния текущей ситуации на пищевую промышленность и определить более привлекательные для инвесторов подотрасли. Инструментом для достижения поставленной цели выбрана инвестиционная привлекательность, так как для эффективного осуществления программы импортозамещения и повышения конкурентоспособности экономики, требуется массовое привлечение инвестиций. А именно этот термин включает в себя те самые характеристики, которые важны для принятия решения об инвестициях, это инновационный потенциал и инвестиционный риск. Методами исследования явились анализ, синтез, обобщение, прогнозирование. Исследование показало, что события 2014-2015 гг. в целом имело как положительное, так и отрицательное воздействие на пищевую отрасль, на большинство подотраслей было оказано двойственное влияние.
Ключевые слова
Предмет. Проблема некорректной оценки премий за риск при построении ставки дисконтирования кумулятивным методом связана с субъективизмом. Поэтому систематизация объективных подходов и методов расчета премий за специфические риски крайне актуальна. Цель. Доказать, что премии за риск в кумулятивном методе построения ставки дисконтирования могут быть обоснованы объективно (научно). Задачи. Для достижения этой цели необходимо выполнит следующие задачи: 1. Сбор информации о существующих научных методах обоснования премий за риск; 2. Систематизация данной информации; 3. Рассмотрение инструментария для объективного определения премий за риск; 4. Апробация методов на примере. Методология. Анализ, синтез теоретических и практических исследований в области оценки специфических рисков компаний. Результаты. Исследованы и систематизированы существующие количественные методы определения премий за риск. Выявлены основные факторы и показатели на основе которых проводится оценка. На примере АО «Пермский мукомольный завод» и АО «Кондитерская фабрика «Пермская» была рассчитана ставка дисконтирования с применением изученных методов. Область применения. Результаты позволят получить объективную требуемую доходность, а, следовательно, и корректную стоимости бизнеса и оценку эффективности инвестиционного проекта. Выводы. Результаты данной статьи доказывают, что существует масса методов, которые помогут учесть специфические риски в ставке дисконтирования объективно.
Ключевые слова
Статья посвящена анализу факторов ценообразования на рынке драгоценных металлов, таких как золото, серебро, платина и палладий. Рассмотрены две основополагающие группы факторов к определению стоимости: инвестиционная и производственная. В ходе исследования были использованы методы: сравнение, качественный анализ, корреляционно- регрессионный анализ. Объектом этого исследования является структура ценообразования драгоценных металлов, таких как: золото, серебро, палладий и платина. Предметом исследования является изменение цен драгоценных металлов под воздействием изменения инвестиционного спроса и спроса промышленного сектора. Задачи, которые были поставлены: • проанализировать факторы, влияющие на цены драгоценных металлов (палладий, золото, платина, серебро) • определить в какой степени цены обусловлены факторами инвестиционного и промышленного спроса • прогноз цен на драгоценные металлы Актуальность изучения динамики цен на Драгоценные металлы обусловлена тем, что они используются в различных отраслях экономики, кроме того, в качестве инвестиционных инструментов в условиях экономической нестабильности на финансовых рынках. Авторами было рассмотрено состояние рынка драгметаллов, исследована динамика изменения и структура их цен, инвестиционный потенциал металлов, проведен анализ степени влияния инвестиционного и промышленного спроса. Также построены регрессионные модели цен рассматриваемых драгоценных металлов для прогнозирования будущих цен, проверены статистические показатели их эффективности. Были получены следующие результаты: цены золота и серебра обусловлены инвестиционным спросом, в то время как цены платины и палладия обусловлены в большей степени промышленными факторами, не смотря на резкий рост цен палладия. Это представляет, на наш взгляд, интерес для дальнейшего детального изучения и анализа.