Postgraduate Student, Basic Department of Digital Economy, Institute for the Development of the Information Society
аспирант, базовая кафедра цифровой экономики, Институт развития информационного общества
Doctor of Economics, Professor
д-р экон. наук, профессор
The relevance of this study stems from the need to apply advanced proactive methods, such as Cash Flow at Risk (CFaR), to manage liquidity and inform management decisions. This article addresses the problem of quantitatively assessing the cash flow risks of Russian commodity corporations in the face of macroeconomic volatility. Aim . The study is to develop and test a practical algorithm for assessing CFaR, adapted to the factor structure of risk for Russian corporations. The methodology involves constructing a regression model linking cash flow to key macroeconomic variables, followed by probabilistic modeling. The study results indicate that the projected EBITDA value for the planning period is approximately 1,600 billion rubles. Calculations based on the model's random error distribution demonstrate that, with a 5% probability, EBITDA could be less than the expected value by up to 80 billion rubles, which quantifies the CFaR indicator. The scientific novelty lies in the development of a structural algorithm integrating regression analysis and the CFaR methodology for Russian corporations. Conclusions . The practical significance of this approach is confirmed by the fact that it provides financial managers with a tool for building liquidity reserves and developing hedging strategies.
Актуальность исследования обусловлена необходимостью применения передовых проактивных методов, таких как Cash Flow at Risk (CFaR), для управления ликвидностью и обоснования управленческих решений. Статья посвящена решению задачи количественной оценки рисков денежных потоков российских сырьевых корпораций в условиях макроэкономической волатильности. Цель исследования – разработка и апробация практического алгоритма оценки CFaR, адаптированного к факторной структуре риска российских корпораций. Методология включает построение регрессионной модели, связывающей денежный поток с ключевыми макроэкономическими переменными, и последующее вероятностное моделирование. Результаты исследования показывают, что прогнозное значение EBITDA на плановый период составляет около 1600 млрд руб. Расчеты на основе распределения случайной ошибки модели демонстрируют, что с вероятностью 5 % EBITDA может оказаться ниже ожидаемого значения не более чем на 80 млрд руб., что количественно определяет показатель CFaR. Научная новизна заключается в разработке структурного алгоритма, интегрирующего регрессионный анализ и методологию CFaR для российских корпораций. Выводы . Практическая значимость подтверждается тем, что данный подход предоставляет финансовым менеджерам инструмент для формирования резервов ликвидности и разработки стратегий хеджирования.