Влияет ли финансовое состояние компаний на прогностическую точность DCF-модели?

Финансовый журнал. 2025. Т. 17. № 6. С. 99–112.

Федоров Н. С.

DCF-модель является одной из наиболее часто используемых при оценке стоимости компаний для принятия инвестиционных решений. Тем не менее оценка точности данной модели остает ся важным исследовательским вопросом. В статье представлена оценка точности спецификаций DCF-модели на основе анализа отклонений справедливых цен акций компаний, котирующихся на фондовом индексе S&P 500. Справедливые цены спецификаций DCF-модели составлены на основе алгоритмов искусственного интеллекта. Анализ точности DCF-модели включает сравнение справедливых цен с рыночными и реализованными ценами, что увеличивает надежность эм пирического анализа. В результате исследования установлено, что точность справедливых цен, вычисленных на основе спецификаций DCF-модели, варьируется в зависимости от финансового состояния компаний.

Ключевые слова: искусственный интеллект, fair price, справедливая цена, DCF, оценка стоимости компаний, company valuation, artificial intelligence, DCF