Оценка рыночной стоимости металлургического предприятия с помощью искусственной нейронной сети

Abstract

Проведено изучение взаимосвязи финансовых показателей и рыночной стоимости обыкновенных акций публичных российских компаний ПАО «Новолипецкий металлургический комбинат», ПАО «Магнитогорский металлургический комбинат», ПАО «Северсталь» с помощью искусственной нейронной сети (ИНС). В качестве исходных использовались данные годовой финансовой отчетности, биржевые курсы обыкновенных акций, курсы доллар/рубль, евро/доллар, ставка рефинансирования ЦБ РФ. Исходные данные были нормированы: укрупненные статьи бухгалтерского баланса делили на валюту баланса; укрупненные показатели отчета о прибылях и убытках делили на выручку; внешние экономические данные были приведены к интервалу (0;1). Число обучающих примеров было равно 15 и в каждом примере по 16 входных значений. На выходе ИНС рассчитывала отношение рыночной стоимости одной акции к собственному капиталу на одну акцию. Обучение ИНС проведено с помощью метода обратного распространения и метода сопряженных градиентов. Обучение ИНС проводилось с допустимой погрешностью 0.00001 и составило 204 744 итерации метода сопряженных градиентов. Средние значения расхождений между фактическим значением отношения рыночной стоимости к собственному капиталу и рассчитанным с помощью ИНС составили 6.0, 2.5 и 8.2% для НЛМК, Северстали и ММК соответственно.С помощью ИНС рассчитана рыночная стоимость компании АО «ЕВРАЗ Нижнетагильский металлургический комбинат» и показано, что по экономическим показателям компания находится на уровне ведущих предприятий черной металлургии Российской Федерации.