Основные подходы к анализу и прогнозированию дивидендной политики компаний


Булавко О.А., Катабай П.Х., Старцева О.Е., Ширнин А.А.

Аннотация. Целью данной работы является разработка модели, способной прогнозировать вероятность изменения дивидендных выплат на основе анализа финансовых показателей компании. Проведен анализ существующих научных подходов к прогнозированию дивидендных выплат, включая сигнальную теорию, теории агентских издержек, поведенческих факторов и др. Особое внимание уделено влиянию финансовых показателей (рентабельность активов (ROA), долговая нагрузка (Debt-to-Equity), свободный денежный поток (FCF), темпы роста выручки и др.) на принятие решений о дивидендных выплатах. Актуальность исследования обусловлена необходимостью разработки инструментов для прогнозирования дивидендной политики, что особенно важно для инвесторов и финансовых аналитиков в условиях нестабильности рынков. Предложена и апробирована методология построения модели на основе логистической регрессии, которая может быть использована для оценки вероятности изменения дивидендных выплат. Результаты работы носят теоретический характер и могут служить основой для дальнейших прикладных исследований. Даны практические рекомендации по выбору инструментов для реализации моделей с целью эффективного построения и тестирования прогнозных моделей дивидендной политики. Ключевые слова: дивидендная политика, прогнозирование, логистическая регрессия, финансовые показатели, анализ. Основные положения: - доказана необходимость проведения анализа и прогнозирования дивидендной политики компаний; - обоснованы методические основы построения модели на основе логистической регрессии, которая может быть использована для оценки вероятности изменения дивидендных выплат и разработки предложений о возможностях повышения качества и результативности управления.

Ольга Александровна Булавко - Самарский государственный экономический университет, Самара, Россия; Павел Хафизуллович Катабай - Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова, Москва, Россия; Оксана Евгеньевна Старцева, Алексей Андреевич Ширнин - Самарский государственный экономический университет, Самара, Россия


Download file (format pdf)»