Ключевые слова
биотехнологические исследования и разработки
финансовая теория
волатильность рыночной стоимости
наукоемкие компании
Как цитировать
Аннотация
В статье анализируются специфика и причины резких масштабных колебаний стоимости наукоемких компаний, значения которых выходят за рамки допущений финансовой теории, справедливых для других областей. На примере выборки из 25 небольших биотехнологических исследовательских компаний, котирующихся на бирже, показано, что динамика их развития не согласуется с положениями неоклассической теории, согласно которой распределение прибыли подчинено гауссовской закономерности. Для более точного понимания природы такого отклонения данные компании сравнивались с предприятиями, входящими в Рейтинг S&P100 и в Перечень глобальных инноваторов Thomson Reuters. Крупные компании чаще других сталкиваются с явлениями, «выпадающими» из гауссовской концепции, что обусловлено макроэкономическими факторами и событиями в индустрии, влияющими на большинство игроков. Фокус на небольших наукоемких биотехнологических компаниях позволяет точнее идентифицировать события, спровоцировавшие резкое увеличение либо падение их стоимости. Изучение характера и магнитуды этих явлений помогает разработчикам стратегий, инвесторам и менеджерам выявить как серьезные риски, так и новые возможности, связанные с биотехнологическими исследованиями и разработками. Как следствие, меняется представление о динамике изменений ценности научно-технической деятельности в целом.
Литература
Casault S., Groen A.J., Linton J.D. (2013) Examination of the behavior of R&D returns using a power law // Science and Public Policy. Vol. 40. № 2. Р. 219-228.
Casault S., Groen A.J., Linton J.D. (2014) Improving value assessment of high-risk, high-reward biotechnology research: The role of ‘thick tails' // New Biotechnology. Vol. 31. № 2. P. 172-178.
Filiasi M., Livan G., Marsili M., Peressi M., Vesselli E., Zarinelli E. (2014) On the concentration of large deviations for fat tailed distributions, with application to financial data // Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment (online). Issue 9, P09030. Режим доступа: http://iopscience.iop.org/article//pdf, дата обращения 15.02.2016. DOI: https://doi.org/10.1088/1742-5468/2014/09/P09030
Malkov A., Zinkina J., Korotayev A. (2012) The origins of dragon-kings and their occurrence in society // Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. Vol. 391. № 21. Р. 5215-5229.
Newton D.P., Paxson D.A., Widdicks M. (2004) Real R&D options // International Journal of Management Reviews. Vol. 5-6. № 2. P. 113-130.
Sornette D. (2009) Dragon-kings, black swans, and the prediction of crises. Swiss Finance Institute Research Paper 09-36. Zürich: Swiss Finance Institute.
Sornette D., Ouillon G. (2012) Dragon-kings: Mechanisms, statistical methods and empirical evidence // The European Physical Journal Special Topics. Vol. 205. № 1. Р. 1-26.
Taleb N.N. (2007) The Black Swan: The Impact of the Highly Improbable. New York: Random House.
Willigers B.J.A., Hansen T.L. (2008) Project valuation in the pharmaceutical industry: А comparison of least-squares Monte Carlo real option valuation and conventional approaches // R&D Management. Vol. 38. № 5. Р. 520-537.
Wosnitza J.H., Sornette D. (2015) Analysis of log-periodic power law singularity patterns in time series related to credit risk // The European Physical Journal B. Vol. 88. № 4. Р. 1-11.
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.