Список проголосовавших за комментарий "<p>Добрый день, Алексей Олегович!</p><p>Внимательно изучил рекомендованную Вами методику свёртки финансовых показателей через матричный агрегатный вычислитель (по Вашим многочисленным публикациям в рецензируемых изданиях, а также по материалам Вашего сайта).<br/> </p><p>Если я верно понял из той информации, что представлена в сети, Вы стояли у истоков математических моделей Альт-Инвест, поэтому в первую очередь позвольте выразить моё глубокое уважение к Вашему вкладу в развитие отечественной школы финансового и инвестиционного анализа. <br/> <br/> Также не может не вызывать восхищение огромное количество Ваших научных публикаций по теме финансовых рынков, при этом я бы особо отметил их прикладную ориентированность (в отличие от множества «умозрительных» трактатов, публикуемых «книжными» учеными).<br/> </p><p>Возвращаясь к матричному агрегатному вычислителю, следует признать научную обоснованность и экономическую релевантность такого подхода. Особенно мне понравилось апробация предложенной методики на примере Норникеля (<a href="/r.php?u=https%3A%2F%2Felibrary.ru%2Fitem.asp%3Fid%3D12965140&s=3914738572">https://elibrary.ru/item.asp?id=12965140</a>). Вполне допускаю, что она дает более точные результаты, нежели применяемый нашей исследовательской группой динамический метод оценки конкурентоспособности.<br/> </p><p>В то же время, в своей монографии (<a href="/r.php?u=http%3A%2F%2Fwww.an.ifel.ru%2Fdocs%2FFE_review.pdf&s=510883694">http://www.an.ifel.ru/docs/FE_review.pdf</a>), Вы абсолютно справедливо отмечаете, что упрощенные «альтмановские» подходы продолжают доминировать на финансовых рынках. Соглашаясь с Вами, убежден, что это происходит не потому, что инвесторы консервативны или «ленятся» разобраться в сложных научных методах оценки эмитентов (на Смарт-лабе, иногда такие математические и алгоритмические выкладки обсуждаются, что начинаешь понимать, насколько продвинутые здесь люди). Причина этого в том, что дополнительные трудозатраты на применение сложных методов обработки данных не оправдывают себя.<br/> </p><p>Дело в том, что инвестору необходимо применять алгоритмы оценки конкурентоспособности эмитентов после каждой отчетности, то есть четыре раза в год. Причем речь идет о сотнях эмитентов (а если мы анализируем иностранные компании – о тысячах). Поэтому применение трудоемких процедур расчетов для частного инвестора означает, что ему придется 12 часов в сутки 300 дней в году заниматься сбором необходимой информации и проведением расчетов, а для компании – что ей придется оплачивать труд кучи аналитиков, которые будут выполнять эти операции.<br/> <br/> И что они получат взамен? Увеличение точности оценки инвестиционной привлекательности на 15%? Игра не стоит свеч.<br/> </p><p>Именно поэтому мы в своё время пришли к выводу, что модель оценки конкурентоспособности эмитента не должна содержать избыточных и дублирующих показателей. Да, точность оценки будет чуть ниже, но, в условиях гиперволатильности макросреды значительная точность расчетов уже не актуальна (когда очередной твит Трампа напрочь ломает все расчеты). <br/> <br/> Такой подход оптимизации трудозатрат на расчеты позволяет нашей небольшой исследовательской группе проводить сплошные исследования российского и американского фондовых рынков ежеквартально вот уже более пяти лет. В случае применения трудоемких методик это было бы невозможно. <br/> </p><p>Алексей Олегович, признавая глубину разработанного Вами подхода, и будучи заинтересованным в проведении дальнейших исследований, я предлагаю провести научный эксперимент. <br/> <br/> Давайте выберем любого российского или американского эмитента и оценим его по двум методикам (матричного агрегатного вычислителя и динамического метода оценки конкурентоспособности) после чего сопоставим полученные результаты. Уверен, что подобный эксперимент позволит каждому из нас усовершенствовать свои методики и повысить их привлекательность для инвесторов.<br/> </p><p>Ещё раз выражаю своё искреннее почтение.</p>"