Intangible assets as a factor affecting the capitalization and investment attractiveness of fuel and energy companies

Loseva O.V.

UDK 338.45:662.7
BBK 65.305.14

Purpose: to investigate the impact of the value of intangible assets on the level of capitalization of Russian and foreign fuel and energy companies for the subsequent justification of innovative development strategies in order to increase the investment attractiveness of Russian business.

Research methods: correlation and regression analysis of the relationship between factor and effective features, Granger test conducted using statistical software packages.

Results and practical significance. It is revealed that for Russian and foreign fuel and energy companies there is a relationship between the value of intangible assets and capitalization, the relationship models are adequate, but for Russian companies the relationship is closer. The results of the Granger test indicate that for foreign companies, the change in the value of IA entails a change in the capitalization of the company, and for Russian companies, there is an inverse relationship. The obtained results can be used by the management of Russian fuel and energy companies to justify innovative development strategies based on the management of intangible assets.

Scientific novelty: the influence of IA on the capitalization and investment attractiveness of Russian companies is justified, the model of the company's innovative development strategy based on the management of IA is proposed.

Keywords: capitalizationmodels of correlation interrelationintangible assetsthe Granger testoil and energy companies.

Введение. Успех современных публичных компаний, в том числе топливно-энергетических, во многом определяется их инвестиционной привлекательностью на финансовом рынке, которая зависит от уровня рыночной капитализации.

Российский рынок акций демонстрирует высокую концентрацию капитализации в топливно-энергетическом комплексе. В таблице 1 представлен список десяти наиболее капитализированных российских публичных компаний, из которых семь относятся к нефтегазовому сектору. Лидером в 2016 г. впервые стала компания ПАО «НК «Роснефть» [1].


Таблица 1. Список наиболее капитализированных российских эмитентов

№ п/п

Эмитент

Капитализация, млрд.долл.

Доля в общей капитализации, %

1.

ПАО «НК «Роснефть»

70,4

11,2

2.

ПАО «Сбербанк Россиии»

63,7

10,2

3.

ПАО «Газпром»

60,3

9,6

4.

ОАО «НК «ЛУКОЙЛ»

48,4

7,7

5.

ОАО «НОВАТЭК»

39,5

6,3

6.

ОАО «ГМК «Норильский никель»

26,4

4,2

7.

ОАО «Сургутнефтегаз»

22,4

3,6

8.

ПАО «Магнит»

17,1

2,7

9.

ОАО «Газпромнефть»

17

2,7

10.

ПАО «Банк ВТБ»

15,9

2,5

 

ИТОГ

 

60,7

 

Общая капитализация ММВБ

627,5

100

Источник: Московская биржа, 2016 г. http://www.moex.com (дата обращения 25.03.2017)

 

Из данных таблицы следует, что на долю нефтегазовых компаний приходится 41,1 % капитализации всех публичных российских компаний, что свидетельствует о сохранении сырьевой структуры экономики России.

Если говорить о российских публичных энергетических компаниях, то несмотря на то, что ни одна из них не вошла в топ-10 по уровню капитализации, ведущие компании показали существенный рост доходности своих акций. Так, доходность акций ПАО ФСК ЕЭС в 2018 г. составила 310%, ПАО Мосэнерго – 198,2 %, ПАО ИНТЕР РАО – 180,5 %, ПАО Россети – 167,8 % [2].

Поскольку топливно-энергетические компании являются драйвером роста российской экономики, необходимо рассмотреть факторы, влияющие на их капитализацию.

Следует отметить, что российские компании являются недооцененными, прежде всего, в силу негативного влияния внешних факторов. Так, для зарубежного гиганта топливно-энергетического комплекса Exxon Mobil значения рыночной капитализации соответственно составляют и 360 млрд.$, что в 5 раз превышает капитализацию ПАО «НК «Роснефть» [3].

К числу внешних негативных факторов следует отнести:

  • волатильность мировых цен на нефть;
  • конкуренция с добычей сланцевой нефти и вынужденное снижение экспорта;
  • нестабильность курса национальной валюты по отношению к доллару;
  • технологические санкции;
  • финансовые санкции.

Неблагоприятное влияние на российскую экономику в целом и топливно-энергетическую отрасль оказывают следующие внутренние макроэкономические факторы [4]:

  • недостаточная финансовая глубина (Монетизация, Деньги / ВВП) – 60–70 место в мире;
  • слабая насыщенность кредитами (Кредиты / ВВП) – 60–70 место в мире;
  • низкая доходность финансовых активов (процент по банковским ссудам) – 54 место;
  • высокие налоги – 60–70% стран имеет меньшую фискальную нагрузку, чем Россия;
  • жесткая денежная политика;
  • сверхконцентрация капитала в финансовом секторе.

Ситуация на российском фондовом рынке демонстрирует, что привлекательность акций российских эмитентов (и капитализация рынка в целом) зависит не только от внешних, но также от ряда внутренних факторов, таких как: прибыльность бизнеса эмитентов, четкая стратегия развития, контролируемая менеджментом, стабильная дивидендная политика. Дополнительным внутренним драйвером роста капитализации компаний топливно-энергетического комплекса могут стать нематериальные активы (далее – НМА). Это обусловлено тем, что в связи с глобальными изменениями технологического уклада структура активов публичных компаний существенно меняется в сторону увеличения доли НМА. Как показали исследования американской компании Ocean Tomo LLC [5] доля НМА в составе активов зарубежных компаний за сорок лет выросла более чем в пять раз и составила в среднем 84 %.

Для российских доля НМА в составе внеоборотных активов не превышает 3 % [6]. Возможно, это одна из причин того, что в настоящее время российские компании существенно уступают зарубежным аналогам по уровню рыночной капитализации.

Существенная роль нематериальных активов в росте стоимости бизнеса и экономики в целом признается многими исследователями [7–11]. Следовательно, необходимо исследование корреляционных и причинно-следственных связей между стоимостью НМА, с одной стороны, и показателем рыночной капитализации компаний – с другой стороны. Это позволит российским компаниям обосновать стратегию своего инновационного развития на основе управления НМА, что приведет к росту их капитализации и повышению инвестиционной привлекательности.

Такие стратегии играют важную роль для компаний топливно-энергетического сектора российской экономики в условиях реализации в последнее время политики импортозамещения технологий.

В 2016 году компания Brand Finance в партнерстве с Институтом практикующих в рекламе (IPA), провела опрос финансовых аналитиков, чтобы определить мнения аналитиков по поводу влияния НМА на бизнес, и следует ли включать нематериальные активы в годовые отчеты [12]. Опрос был также расширен компанией CIMA, изучившей мнение финансовых директоров [13] (табл. 2).

Таким образом, данные свидетельствуют, что большинство аналитиков и финансовых директоров признают значимую роль НМА для бизнеса.

При этом отчетливо прослеживается тенденция повышенного интереса со стороны инвесторов к фирмам со значительной долей НМА на балансе компаний. Самый быстрый рост в отношении нематериальных активов (среднегодовые темпы роста за период 2010–2015 гг.), раскрытых на балансах компаний, показал Тайвань – 58 %, затем следуют Южная Корея и Таиланд с 51 %. В лидерах также Колумбия, Филиппины и Китай [12]. Россия находится на 48-м месте и показывает отрицательные темпы роста стоимости НМА на балансе компаний (-2%).


Таблица 2. Результаты опроса финансовых директоров и аналитиков относительно важности нематериальных активов для бизнеса

 

2001 год

2016 год

2016 год

Аналитики

Аналитики

Финансовые директора

Согласились, что НМА становятся все более важными в...

...управлении рисками

20%

53%

68%

... решениях о кредитовании

18%

47%

53%

...планировании налогов

4%

25%

27%

... активности слияний и поглощений

53%

72%

76%

…финансовой отчетности

22%

38%

53%

... традиционных секторах экономики

52%

53%

53%

Согласились при ответах на вопросы:

… должны ли все приобретенные НМА отражаться на балансе?

-

79%

80%

… должны ли все внутренне созданные НМА отражаться на балансе?

56%

68%

58%

должны ли все НМА переоцениваться каждый год?

-

73%

58%

Другое

-

5%

5%

Источник: составлено по материалам Brand Finance GIFT, IPA, CIMA, 2016.

 

Таким образом, можно сформулировать следующие проблемные вопросы: влияет ли стоимость НМА на капитализацию российских топливно-энергетических компаний? Можно ли утверждать, что рост доли НМА в составе внеоборотных активов компаний будет способствовать росту их капитализации, т.е. между этими двумя признаками существует причинно-следственная связь? Какова должна быть стратегия развития компании, основанная на эффективном использовании НМА в целях повышения инвестиционной привлекательности? Для ответа на данные вопросы нами были проведены соответствующие исследования.

Методология исследования

Определение наличия и степени тесноты связи между факторным и результативным признаками решается путем установления парной корреляционной зависимости.

Факторным признаком X в нашем случае является стоимость НМА компаний, акции которых котируются на Мосбирже. При этом капитализация (результативный признак Y) рассматривается как произведениеколичества акций в обращении на рыночную стоимость (курс) одной акции.

Корреляционно-регрессионный анализ включает:

a) оценку тесноты связи между признаками;

b) построение модели регрессии, ее экономическую интерпретацию и определение адекватности.

Оценка тесноты связи осуществляется на основе линейного коэффициента корреляции, если между признаками есть линейная зависимость, подтверждающаяся результатами регрессионного анализа.

Для корреляционно-регрессионного анализа воспользуемся пакетом «Анализ данных» Excel и статистическим пакетом анализа данных Gretl. Помимо коэффициентов регрессии и тесноты связи данные пакеты позволяют оценить и адекватность полученной линейной регрессионной модели, т.е. степень соответствия теоретических значений признаков, найденных по модели, фактическим значениям НМА и капитализации на практике.

Анализ адекватности выполняется в несколько этапов (рис. 1).

Пункт 4 можно не выполнять, если предварительно исключить гетероскедастичность модели заменой исходных данных на их производные, логарифмы, относительные изменения или другую нелинейную функцию.

Второй задачей исследования является определение наличия причинно-следст­венной связи между временными рядами факторного и результативного признака на основе теста Грейнджера (Granger causality test), который может дать ответ на вопрос: действительно ли изменение стоимости НМА (X) повлечет за собой через какое-то время (лаг) изменение капитализации компании (Y).

 

01.jpg

Рис. 1. Этапы проведения анализа адекватности регрессионной модели

 

Для этого значения Y представляются в виде:

Yi = сi + ∑akYi-k + ∑bkXi-k + εi                                 (1)

где Yi – значение фактора Y в момент времени i;

Xi – значение фактора X в момент времени i; сi – свободный член, εi – случайная ошибка (погрешность измерения);

k – временная задержка (в нашем случае лаг).

Если в полученной регрессионной модели коэффициенты bk получились статистически не значимыми (на основе F-статистики), то это означает, что переменная X не помогает предсказывать Y и, следовательно, X не является причиной для Y. И наоборот, если коэффициентами bk пренебречь нельзя, то X является причиной для Y.

Тест Грейнджера позволяет проверить и обратную причинно-следственную связь между прошлыми значениями Y и будущими значениями X. Если прослеживаются обе взаимосвязи, то, скорее всего, существует еще одна переменная, влияющая на X и Y.

Для проведения теста Грейнджера нами использовался пакет The R Project for Statistical Computing.

Полученные результаты исследования

Информационную базу исследования составили: информационно-аналитические системы Bloomberg, СПАРК, официальные сайты Московской биржи и Росстата.

Исследование проходило в несколько этапов.

Этап 1. Формирование выборки данных. Для исследования были отобраны только публичные российские топливно-энергетические компании, чьи акции котируются на Мосбирже в режиме реального времени. В итоге объем выборки получился небольшой, поскольку таких компаний немного. Данные о стоимости НМА находились в СПАРК [14]. Зарубежные топливно-энергетические компании отбирались по данным Bloomberg [3]. Всего в выборку попали 48 публичных российских и 777 зарубежных топливно-энергетических компаний.

Этап 2. Корреляционно-регрессионный анализ. Первоначально для отобранных компаний был проведен корреляционный анализ, направленный на выявление тесноты связи между стоимостью НМА (Х) и капитализацией компаний (Y). Поскольку коэффициент корреляции для российских компаний получился равным 0,851, был сделан вывод о том, что между признаками существует тесная линейная зависимость и, следовательно, есть смысл построить линейную регрессионную модель и оценить ее адекватность. Так как стоимость НМА существенно меньше капитализации компаний, то предварительно значения переменных были прологарифмированы, что позволило нивелировать эту разность. Для зарубежных компаний коэффициент корреляции оказался равным 0,58, что также свидетельствует о заметной связи между признаками. Более низкое по сравнению с российскими компаниями значение коэффициента корреляции можно объяснить менее однородной выборкой в силу ее большего объема.

Результаты регрессионного анализа по российским компаниям представлены в таблице 3.


Таблица 3. Регрессионный анализ взаимосвязи стоимости НМА и капитализации российских топливно-энергетических компаний

02.jpg

Источник: расчеты автора в пакете Gretl

 

 

Таблица 4. Результаты корреляционно-регрессионного анализа взаимосвязи между стоимостью НМА и капитализацией иностранных компаний (расчеты автора в Excel)

Оценочные параметры

Нефтегазовая отрасль

Количество наблюдений

777

Линейный коэффициент  корреляции

0,58

Модель регрессии

Y=6,75+0,52X

адекватность

модели

Значимость а 0 , а 1

(t-статистика)

являются значимыми

(p-значение < 0,01)

Индекс детерминации R 2

0,34

Значимость R 2

(F-тест)

является значимым

(значимость F<0,01)

Практическая применимость модели

применима

 

Из таблицы следует, что линейная регрессионная модель взаимосвязи между стоимостью НМА и капитализацией российских компаний задается уравнением:

 

Y = 12,45+ 0,5*X1                       (2)

 

Коэффициента регрессии при Х1 показывает, что при увеличении стоимости НМА в среднем на 1 % рыночная капитализация компании вырастет в среднем на 0,5 %.

Данные регрессионного анализа по зарубежным компаниям представлены в таблице 4.

Из модели регрессии можно сделать вывод, что при увеличении стоимости НМА на 1 %, рыночная капитализация компании вырастет в среднем на 0,52 %, что практически совпадает с выводом по российским компаниям.

Этап 3. Проверка регрессионной модели на адекватность (по данным табл. 3 и 4).

3.1. Коэффициенты модели регрессии а0, а1 признаются неслучайными (статистически значимыми), так как уровень значимости (p-value, p-значение) меньше заданного уровня значимости 0,01.

3.2. Индекс детерминации R2 по российским компаниям (в табл. 3 R-squared) больше 0,5, следовательно, линейная модель хорошо аппроксимирует исходные (фактические) данные. Для зарубежных компаний значение индекса детерминации выше 0,3, что в целом считается удовлетворительной аппроксимацией для такого объема выборки.

3.3. Адекватность построенной регрессионной модели можно определить также с помощью критерия Фишера, который оценивает статистическую значимость (неслучайность) индекса детерминации R2. Рассчитанный уровень значимости P-value (F-тест) для российских и зарубежных компаний меньше 0,01, поэтому R2 признается типичным, а значит модель регрессии применима для генеральной совокупности компаний.

Таким образом, построенные линейные модели регрессии для российских и зарубежных компаний адекватны и применимы, что подтверждает наличие связи между стоимостью НМА и капитализацией.

Этап 4. На четвертом этапе исследования был проведен тест Грейнджера.

4.1. Формирование исходных данных.

На первом этапе были отобраны по одной российской и зарубежной топливно-энергетической компании (табл. 5).

 

Таблица 5. Данные для теста Грейнджера

Компания

Новатэк

Total SA

Показатель

НМА

Капитализация

НМА

Капитализация

Год

тыс. руб.

тыс. руб.

тыс. руб.

тыс. руб.

2002

91866450

2962941560

2003

74632190

3540255180

2004

119431800

3837407350

2005

149299130

4445168850

2006

328

443300676

163388180

4603647790

2007

291

482772654

166408190

3630008330

2008

7911

197359890

218948570

3554980000

2009

7246

561716610

325633390

4580316720

2010

6773

941254860

363156700

3794185340

2011

6952

1187195646

517846970

3895183140

2012

6156

1011089898

515339420

3699120670

2013

5614

1193268258

601913850

4776962940

2014

4854

1396700760

825862500

6903005630

2015

3798

1940199534

1060331120

7973706060

Среднее

4992,3

935485878,6

371004175,7

4442634969

Источник: СПАРК, ММВБ, Bloomberg

 

«Новатэк» – это независимый производитель природного газа, занимающейся геологоразведкой месторождений, а также добычей, переработкой и реализацией газа и жидких углеводородов. «Total SA» – это французская нефтегазовая компания, которая занимает четвертое место по объему добычи нефти в мире после RoyalDutchShell, BP и ExxonMobil. Для российской компании значения НМА и капитализации фиксировались с момента выхода на торги в 2006 году. Для зарубежной компании данные НМА и капитализации фиксировались с 2002 года. Для расчетов исходные данные по зарубежным компаниям были переведены в рубли по курсу на конец соответствующего текущего года.

Сравнительный анализ данных по НМА показывает существенное превышение стоимости НМА «Total SA» над стоимостью НМА «Новатэк» (более, чем в 70000 раз), тогда как среднее значение капитализации различается примерно в 5 раз.

 

4.2. Анализ причинно-следственной связи между НМА и капитализацией.

Проведем тест Грейнджера (рис. 2), где Х2 – НМА компании «Новатэк», Y2 – ее капитализация.

 

03.jpg

 Рис. 2. Тест Грейнджера для компании «Новатэк» (расчеты автора в пакете Stata)

 

Из рисунка следует, что гипотеза о том, что изменения значений X2 предсказывают изменения значений Y2 отвергается ( p-value =0.186 и это больше 0,01), а гипотеза о том, что изменения значений капитализации влекут за собой изменения стоимости НМА компании «Новатэк» принимается ( p-value =0.000, что меньше 0,01).

Ниже представлены результаты теста Грейнджера, где Х2 – НМА компании «Total SA», Y2 – капитализация компании «Total SA» (рис. 3).

 

04.jpg

Рис. 3. Тест Грейнджера для компании «Total SA» (расчеты автора в пакете Stata)

 

Из рисунка следует необходимость отвергнуть гипотезу о том, что изменения значений Y2 предсказывают изменения значений X2, так как p–value=0,518, что больше 0,01. А гипотеза о том, что изменения стоимости НМА являются причиной для изменения значений капитализации компании «Total SA» принимается, так как p-value не превосходит 0,01.

Итак, для зарубежной компании «Total SA» между изменением стоимости НМА и изменением капитализации компании существует прямая зависимость с временным лагом 2 года. Стоимость НМА обладает предсказывающими свойствами и, следовательно, ее изменение напрямую влияет на капитализацию компаний. Поэтому иностранные компании заинтересованы в полноценном раскрытии НМА и отражении их в балансе.

Для российской компании «Новатэк» гипотеза о том, что стоимость НМА влияет на изменение стоимости капитализации с лагом 2 года не подтвердилась. Наоборот, наблюдается обратная причинность, т.е. изменение капитализации влечет за собой изменение стоимости НМА во времени, что может быть связано с появлением дополнительных источников для создания собственных НМА. Тем не менее, можно предположить, что накопление НМА приведет в дальнейшем к зависимостям, аналогичным зарубежным аналогам.

По итогам проведенного исследования можно сделать следующие выводы:

1) НМА являются значимым фактором, влияющим на капитализацию топливно-энергетических российских и зарубежных компаний, что подтверждается достаточно высокими значениями линейного коэффициента корреляции (>0,5);

2) построенные модели парной линейной регрессии между НМА и капитализацией являются адекватными, как для российских, так и для иностранных топливно-энергетических компаний;

3) построенные по выборочным данным регрессионные моделиявляются применимыми и для генеральной совокупности российских и зарубежных компаний;

4) доля НМА в составе активов российских публичных топливно-энергетических компаний является существенно ниже иностранных и в отличие от них изменение стоимости НМА не является на 100% причиной изменения их капитализации.

Полученные выводы и выявленные в ходе исследования взаимосвязи между стоимостью нематериальных активов и капитализацией компаний могут послужить базой для обоснования модели стратегии инновационного развития российских компаний, основанной на управлении портфелем НМА (рис. 4).

В основе реализации представленной на рисунке 4 модели лежит комплекс мероприятий, обеспечивающих идентификацию всех НМА, участвующих в формировании стоимости бизнеса, их последующую оценку НМА и постановку на баланс, что позволит изменить структуру активов компании и, а также постоянный мониторинг эффективности использования НМА. По итогам мониторинга портфель НМА корректируется и вносятся изменения в стратегию инновационного развития компании.

По нашему мнению, реализация стратегии развития топливно-энергетических ком­паний на основе управления нематериальными активами соответствует целям и задачам бизнеса, определенным в Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации до 2035 года [15] и позволит повысить их конкурентоспособность и инвестиционную привлекательность.

 

Статья подготовлена по результатам выполнения Госзадания Финансового университета на 2019 г.

 

05.jpg

Рис. 4. Модель инновационного развития на основе управления НМА Источник:

составлено авторами [6]

Литература

  1. Официальный сайт Московской биржи. [электронный ресурс]. URL: http://moex.com/ (Дата обращения: 20.05.2017).
  2. Официальный сайт CBONDS. [электронный ресурс]. URL:  http://ru.cbonds.info (Дата обращения: 25.03.2018).
  3. Официальный сайт Bloomberg [электронный ресурс]. URL:  https://www.bloomberg.com/ (Дата обращения: 20.04.2018).
  4. Официальный сайт Национальной ассоциация участников фондового рынка (НАУФОР). [электронный ресурс]. URL:  http://www.naufor.ru. (Дата обращения: 20.05.2018).
  5. Официальный сайт компании Ocean Tomo, LLC. [электронный ресурс]. URL:  http://www.oceantomo.com (Дата обращения: 17.10.2016).
  6. Лосева О. В., Федотова М. А., Тазихин Т. В. Оценочные модели взаимосвязи стоимости нематериальных активов и капитализации российских компаний // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. 2016. №3 (19), С. 53–60.
  7. Melnyk O. V. Formation of intangible assets and their impact on the market value of industrial enterprises // Marketing and Management of Innovations. 2013. Vol.4. No. 3. P. 236–250,
  8. Sandra Alves,  Júlio Martins. The Impact of Intangible Assets on Financial and Governance Policies: A Simultaneous Equation Analysis // Journal of Applied Finance & Banking. 2014. vol. 4. no. 1, P. 61–89.
  9. Ellis, I., Jarboe, K. Intangible assets in capital markets. Intellectual Asset Management (May/June). 2010. P. 56–62.
  10. Faris Nasif ALShubiri. Impact of Intellectual Capital from Market Capitalization on Profitability in Financial Sector of Oman // Mediterranean Journal of Social Sciences. 2015. Vol 6. No 2. P. 54–60.
  11. Федотова М. А., Дресвянников В. А., Лосева О. В., Цыгалов Ю. М. Интеллектуальный капитал организации: управление и оценка. М.: Финансовый университет, 2014.
  12. Официальный сайт Brand Finance. [электронный ресурс]. URL: https://brandfinance.com (Дата обращения: 20.04.2018).
  13. Официальный сайт компании CIMA (Chartered Institute of Management Accountants) [электронный ресурс]. URL: https://www.cimaglobal.com/Our-locations/ Russia-and-CIS/ (Дата обращения: 15.03.2019).
  14. Официальный сайт СПАРК-интерфакс. [электронный ресурс]. URL: http://www.spark-interfax.ru/ (Дата обращения: 20.04.2018).
  15. Стратегия научно-технологического развития Российской Федерации до 2035 года (утв. Указом Президента РФ от 1 декабря 2016 г. № 642). [электронный ресурс]. URL: http://online.mai.ru/Стратегия%20НТР%20РФ.pdf (Дата обращения: 11.04.2019).
  16. Официальный сайт Росстата. [электронный ресурс]. URL: http://www.gks.ru. (Дата обращения: 11.04.2019).

Bibliography

  1. The official site of Moscow Stock Exchange. Available from: http://moex.com/ [Last retrieved on 20.05.2017]. [Ofitsial'nyy sayt Moskovskoy birzhi. URL: http://moex.com/ (Data obrashcheniya: 20.05.2017)] – (In Rus.)
  2. The official site of CBONDS. Available from: http://ru.cbonds.info. [Last retrieved on 25.03.2018]. [Ofitsial'nyy sayt CBONDS. URL: http://ru.cbonds.info (Data obrashcheniya: 25.03.2018).] – (In Rus.)
  3. The official site of Bloomberg. Available from: https://www.bloomberg.com/ [Last retrieved on 20.04.2018]. [Ofitsial'nyy sayt Bloomberg URL: https://www.bloomberg.com/ (Data obrashcheniya: 20.04.2018)] – (In Rus.)
  4. The official site of National Association of Stock Market Participants (NAUFOR). Available from:  http://www.naufor.ru. [Last retrieved on 20.05.2018. [Ofitsial'nyy sayt Natsional'noy assotsiatsiya uchastnikov fondovogo rynka (NAUFOR). URL: http://www.naufor.ru. (Data obrashcheniya: 20.05.2018).] – (In Rus.)
  5. The official site of Ocean Tomo, LLC. Available from: http://www.oceantomo.com [Last retrieved on 17.10.2016]. [Ofitsial'nyy sayt kompanii Ocean Tomo, LLC. URL: http://www.oceantomo.com (Data obrashcheniya: 17.10.2016).] – (In Rus.)
  6. Loseva, O. V., Fedotova, M. A., Tazikhina, Т. V., Estimating models of the relationship between the value of intangible assets and the capitalization of Russian companies. Models, systems, networks in economics, technology, nature and society, 3 (19), 53–60, 2016. [Loseva O.V., Fedotova M.A., Tazikhina T.V. Otsenochnye modeli vzaimosvyazi stoimosti nematerial'nykh aktivov i kapitalizatsii rossiyskikh kompaniy // Modeli, sistemy, seti v ekonomike, tekhnike, prirode i obshchestve. 2016, №3 (19), s.53–60.] – (In Rus.)
  7. Melnyk, O.  V. Formation of intangible assets and their impact on the market value of industrial enterprises // Marketing and Management of Innovations. Vol.4, No. 3, 236–250, 2013.
  8. Sandra Alves,  Júlio Martins. The Impact of Intangible Assets on Financial and Governance Policies: A Simultaneous Equation Analysis // Journal of Applied Finance & Banking, vol. 4, no. 1, 61–89, 2014.
  9. Ellis, I., Jarboe, K. Intangible assets in capital markets. Intellectual Asset Management (May/June), 56–62, 2010.
  10. Faris Nasif ALShubiri. 2015. Impact of Intellectual Capital from Market Capitalization on Profitability in Financial Sector of Oman // Mediterranean Journal of Social Sciences, Vol 6, No 2, 54–60. 2015.
  11. ALShubiri, F. N. (2015), Impact of Intellectual Capital from Market Capitalization on Profitability in Financial Sector of Oman. Mediterranean Journal of Social Sciences, 6(2), 54–60.
  12. Fedotova, M. A., Dresvyannikov, V.A., Loseva, O.V., Tsygalov, Yu. M. (2014), Intellectual capital of the organization: management and evaluation. Moscow: Financial University.  [Fedotova M. A., Dresvyannikov V. A., Loseva O. V., Tsygalov Yu. M. Intellektual'nyy kapital organizatsii: upravlenie i otsenka. – M.: Finansovyy universitet, 2014.] – (In Rus.)
  13. The official site of Brand Finance. Available from: http://brandfinance.com. [Last retrieved on 20.04.2018]. [Ofitsial'nyy sayt Brand Finance. URL: https://brandfinance.com (Data obrashcheniya: 20.04.2018).] – (In Rus.)
  14. The official site of CIMA (Chartered Institute of Management Accountants) https://www.cimaglobal.com/Our-locations/Russia-and-CIS/ (Last retrieved on 15.03.2019) [Ofitsial'nyy sayt kompanii CIMA (Chartered Institute of Management Accountants) https://www.cimaglobal.com/Our-locations/Russia-and-CIS/ (Data obrashcheniya: 15.03.2019)] – (In Rus.)
  15. The official site of SPARK-interfax. Available from: http://www.spark-interfax.ru/ [20.04.2018]. [Ofitsial'nyy sayt SPARK-interfaks. URL: http://www.spark-interfax.ru/ (Data obrashcheniya: 20.04.2018)] – (In Rus.)
  16. Strategy of scientific and technological development of the Russian Federation until 2035 (app. Decree of the President of the Russian Federation of December 1, 2016 № 642). Available from: URL: http://online.mai.ru/Стратегия%20НТР%20РФ.pdf. [Last retrieved on 11.04.2019]. [Strategiya nauchno-tekhnologicheskogo razvitiya Rossiyskoy Federatsii do 2035 goda (utv. Ukazom Prezidenta RF ot 1 dekabrya 2016 g. № 642). URL: http://online.mai.ru/Strategiya%20NTR%20RF.pdf (Data obrashcheniya: 11.04.2019).] – (In Rus.)
  17. The official site of Rosstat. Available from: http://www.gks.ru. [Last retrieved on 11.04.2019]. [Ofitsial'nyy sayt Rosstata. URL: http://www.gks.ru. (Data obrashcheniya: 11.04.2019)] – (In Rus.)
  • Enterprise management


Яндекс.Метрика