Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Санкт-Петербург, Россия:

Назарова В. В., доцент, канд. экон. наук, nvarvara@list.ru

Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Санкт-Петербург, Россия:
Бахарев В. В., доцент, канд. экон. наук
Капустина И. В., доцент, канд. экон. наук
Чаргазия Г. Г., доцент, канд. экон. наук

Рассмотрены экономические аспекты золотодобывающей отрасли; выявлены и оценены основные макроэкономические параметры, формирующие риски золотодобывающих компаний, а также изучена эффективность применяемых на рынке стратегий рискменеджмента. Установлено, что основными показателями, постоянно оказывающими влияние на финансовый результат золотодобывающих компаний России, – курс доллара США по отношению к рублю (основной риск), рыночная спотовая цена золота за унцию, выраженная в долларах США, и установленная ЦБ процентная ставка рефинансирования.

1. Котляров И. Д., Петров С. В. Методика учета рисков при геолого-экономической и стоимостной оценке месторождений // Горный журнал. 2014. № 9. С. 94–99.
2. Петров С. В., Котляров И. Д., Кацнельсон А. Б., Сень М. С. Прогнозирование цены золота в недрах // Обогащение руд. 2016. № 2. С. 3–8. DOI: 10.17580/or.2016.02.01
3. Обзор золотодобывающей отрасли России за 2015–2016 годы. URL: https://www.ey.com/Publication/vwLUAssets/ey-gold-survey-2017/%24File/ey-gold-survey-2017.pdf (дата обращения: 31.01.2019).
4. Швец С. К. Интегральные метрики оценки рисков нефинансовой компании // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2015. № 5. С. 72–77.
5. Ng Ghim Hwee, Tiong R. L. K. Model on cash flow forecasting and risk analysis for contracting firms // International Journal of Project Management. 2002. Vol. 20. Iss. 5. P. 351–363.
6. Andrén N., Jankensgård Н., Oxelheim L. Exposure-Based Cash-Flow-at-Risk for Value-Creating Risk Management under Macroeconomic Uncertainty : IFN Working Paper. 2010. No. 843. URL: https://www.ifn.se/wfiles/wp/wp843.pdf (дата обращения: 19.04.2019).
7. Andrén N., Jankensgård Н., Oxelheim L. Exposure‐Based Cash‐Flow‐at‐Risk: An Alternative to VaR for Industrial Companies // Journal of Applied Corporate Finance. 2005. Vol. 17. Iss. 3. P. 76–86.
8. DeFond M. L., Hung M. An empirical analysis of analysts’ cash flow forecasts // Journal of Accounting and Economics. 2003. Vol. 35. Iss. 1. P. 73–100.
9. Kaplan S. N., Rubak R. S. The Valuation of Cash Flow Forecasts: An Empirical Analysis // The Journal of Finance. 1995. Vol. 50. No. 4. P. 1059–1093.
10. Gaur A., Bansal M. A Comparative Study of Gold Price Movements in Indian and Global Markets // Indian Journal of Finance. 2010. Vol. 4. Iss. 2. P. 32–37.
11. Junying Liu, Feng Jin, Qunxia Xie, Skitmore М. Improving risk assessment in financial feasibility of international engineering projects: A risk driver perspective // International Journal of Project Management. 2017. Vol. 35. Iss. 2. P. 204–211.
12. Fang V., Chien-Ting Lin, Poon W. An examination of Australian gold mining firms’ exposure over the collapse of gold price in the late 1990s // International Journal of Accounting & Information Management. 2007. Vol. 15. No. 2. P. 37–49.

13. Черкасова В. А. Выбор эффективной стратегии хеджирования валютных рисков нефтяной компании // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2013. № 26(164). С. 26–33.
14. Berganza J. C., Broto C. Flexible inflation targets, forex interventions and exchange rate volatility in emerging countries // Journal of International Money and Finance. 2012. Vol. 31. Iss. 2. P. 428–444.
15. Barry C. B., Mann S. C., Mihov V., Rodríguez M. Interest rate changes and the timing of debt issues // Journal of Banking & Finance. 2009. Vol. 33. Iss. 4. P. 600–608.
16. Galvao A. F., Montes-Rojas G., Sosa-Escudero W., Liang Wang. Tests for skewness and kurtosis in the one-way error component model // Journal of Multivariate Analysis. 2013. Vol. 122. P. 35–52.
17. О системе / Интерфакс, 2019. URL: http://www.spark-interfax.ru/ru/about (дата обращения: 12.04.2019).
18. О проекте / Интерфакс-ЦРКИ, 2019. URL: https://www.e-disclosure.ru/o-proekte/oproekte (дата обращения: 01.04.2019).
19. Индексы / Московская биржа. URL: https://www.moex.com/ru/indices (дата обращения: 22.04.2019).
20. Эффективность экономики России / Федеральная служба государственной статистики. URL: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/efficiency/ (дата обращения: 31.01.2019).
21. Adam T. R., Fernando C. S., Salas J. M. Why do firms engage in selective hedging? Evidence from the gold mining industry // Journal of Banking & Finance. 2017. Vol. 77. P. 269–282.
22. Dönmez D., Grote G. Two sides of the same coin – how agile software development teams approach uncertainty as threats and opportunities // Information and Software Technology. 2018. Vol. 93. P. 94–111.
23. Lamanda G., Zsuzsanna Tamásné Võneki. Hungry for Risk. A risk appetite framework for operational risks // Public Finance Quarterly. 2015. Vol. 60. Iss. 2. P. 212–225.
24. Mulcahy M. B., Boylan C., Sigmann S., Stuart R. Using bowtie methodology to support laboratory hazard identification, risk management, and incident analysis // Journal of Chemical Health and Safety. 2017. Vol. 24. Iss 3. P. 14–20.