Why and How the Value of Science-Based Firms Violates Financial Theory: Implications for Policy and Governance

封面

如何引用文章

详细

How and why the positive net effect of science related activities substantially increases the value that would be anticipated by the financial theory that seems to work so well for other fields is considered here. A qualitative analysis of 25 small listed biotechnology RD firms illustrates that these firms do not follow the neo-classical expectation of Gaussian returns. To better understand this deviation from the expected Gaussian returns the firms are compared to SP 100 and Thomson Reuters Global Innovator List. It is found that while these large firms have a higher than expected frequency of non-Gaussian events, the causes appear to be dominated by macro-economic or industrial events that impact large numbers of firms. With the small RD intensive biotechnology firms, it is possible to identify specific events that appear to trigger the sudden increase or decrease in value. A better understanding of the nature and magnitude of these events allows for policy makers, investors and managers to better comprehend the unusually large risks and new opportunities associated with biotechnology RD. From this, a greater insight is afforded into the dynamic value of RD in general.

作者简介

Sergey Bredikhin

HSE University

Email: sbredikhin@hse.ru

Jonathan Linton

HSE University; Sheffield University

Email: jlinton@hse.ru
B067, Conduit Road, S10 1LF, UK

Thais Matoszko

Universidade Federal de Sao Carlos

Email: thais@itamambuca.com.br
Rodovia Washington Luis, 310, Sao Carlos - SP, Brasil

参考

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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
  4. 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.
  5. 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.
  6. Sornette D. (2009) Dragon-kings, black swans, and the prediction of crises. Swiss Finance Institute Research Paper 09-36. Zürich: Swiss Finance Institute.
  7. 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.
  8. Taleb N.N. (2007) The Black Swan: The Impact of the Highly Improbable. New York: Random House.
  9. 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.
  10. 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.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».