Оценка стоимости компаний: как определить реальную стоимость бизнеса

Оценить стоимость компании, если ее акции не находятся в свободном обращении на бирже и не обладают большой ликвидностью, можно лишь с помощью независимой экспертной оценки. Современное предприятие — это весьма сложная структура, объединяющая в себе большое количество активов совершенно разной природы. Поэтому для оценки компании используется индивидуальная для каждого предприятия комбинация всех существующих подходов оценки.
На нашем семинаре вы узнаете, как грамотно рассчитать стоимость всех активов компании: недвижимости, машин и оборудования, складских запасов, инвестиций, нематериальных активов. С помощью эксперта-практика в данной области вы научитесь оценивать эффективность работы компании, ее прошлые, настоящие и будущие доходы и перспективы развития.

Фундамент + затратный и доходный подходы

Виды стоимости: какую считать и зачем

• Рыночная, инвестиционная, ликвидационная, справедливая — в чём разница и когда нужна какая
• Концепция действующего предприятия vs ликвидации
• Как цель оценки определяет выбор метода: продажа, привлечение инвестиций, залог, развод партнёров
• «Сколько вложил — сколько принесёт — сколько дадут»: три взгляда на стоимость

Затратный подход — когда активы важнее денежных потоков

• Метод чистых активов: логика и ограничения
• Оценка нематериальных активов: бренд, клиентская база, IP, данные
• Ликвидационная стоимость: когда бизнес стоит меньше суммы частей

Практикум: Оценка производственной компании методом чистых активов — руками и с проверкой через AI

Доходный подход — основа современной оценки

• Денежный поток FCFF: как считать и где ошибаются
• Прогнозный период: сколько лет моделировать и почему
• Terminal value: гордоновская модель vs exit multiple
• AI-помощник в построении DCF: генерация формул, поиск ошибок, сценарный анализ
• Другие модели (DDM, RI/EVA, APV) — за рамками курса

Ставка дисконтирования — где зарыта половина оценки

• WACC: компоненты и подводные камни
• CAPM в теории и на практике: безрисковая ставка, бета, рыночная премия
• Кумулятивное построение для непубличных компаний
• Страновая премия и санкционные риски: как считать в 2026 году
• Премия за размер, за неликвидность, за ключевую фигуру

Практикум: «Строим DCF-модель для непубличной российской компании. Используем AI-ассистент для проверки логики и расчётов»

Сравнительный подход + дисконты + стартапы + синтез

Сравнительный подход — искусство подбора аналогов

• Мультипликаторы: EV/EBITDA, P/E, EV/Revenue — когда какой использовать
• Как выбор аналогов меняет оценку в разы: демонстрация на реальном кейсе
• Корректировки: на размер, на рост, на маржинальность
• Особенности подбора аналогов для непубличных компаний
• AI для скрининга аналогов: промпты и workflow

Практикум: «Оценка компании мультипликаторами — сначала вручную, потом с AI-ассистентом. Сравниваем результаты и время»

Дисконты и премии — почему непубличные компании стоят дешевле

• Дисконт за ликвидность: 30-40%. Публичную акцию продаёшь завтра, непубличную — через полгода
• Дисконт за отсутствие контроля: 15-20%. Купил 25% — директора не назначишь, на дивиденды не влияешь
• Дисконт за риски: 10-15%. Концентрация клиентов, зависимость от ключевой фигуры, отчётность
• Как считать каскад дисконтов: от 700 млн до 350 млн за три шага
• Барьеры входа как драйвер стоимости: когда дефицит создаёт премию
• Что стандартные методы не ловят: санкции, невоспроизводимые активы, ограниченное предложение

Практикум: «Считаем каскад дисконтов для непубличной компании»

Оценка стартапов и tech-компаний

• Почему DCF не работает для pre-revenue стартапов
• Метод венчурного капитала: логика и расчёт
• SaaS-метрики в оценке: ARR, MRR, LTV/CAC, Net Revenue Retention
• Revenue multiples: когда 10x — это дёшево, а когда дорого
• Как инвесторы реально оценивают стартапы: взгляд изнутри

Практикум: «Оценка SaaS-стартапа для раунда Series A»

Анализ чувствительности и стресс-тесты

• Какие факторы больше всего влияют на стоимость
• Tornado-диаграммы и таблицы чувствительности
• Сценарный анализ: base / bull / bear
• Как AI помогает быстро прогонять сценарии

Практикум: «Стресс-тест модели — что будет с оценкой при изменении ключевых параметров»

Синтез: от трёх цифр к одной

• Взвешивание результатов разных методов: наука или искусство?
• Классификация методов по Дамодарану: когда что применимо
• Типичные ошибки оценщиков и как их избежать
• Разброс больше 50%? Разбирайтесь — там или промах, или шанс
• Как оформить и презентовать результат: структура отчёта, визуализация

Практикум: «Расчёт итоговой стоимости непубличной компании»