Research on Valuation Methodology of Fintech Companies
Usifo, Ernest Osaremen |
Taujanskaitė, Kamilė | Recenzentas / Rewiewer |
Šis magistro darbas skirtas Fintech įmonių vertinimo metodikai ištirti. Šio magistro baigiamojo darbo tikslas - sukurti ir įgyvendinti modelį, integruojant lyginamosios įmonės analizės ir kelių kriterijų sprendimų priėmimo (MCDM) metodų sistemas: Analitinės hierarchijos procesą (AHP) ir užsakymo pirmenybės pagal panašumą į idealų sprendimą techniką (TOPSIS). Modelis buvo patvirtintas naudojant jautrumo analizę, o laiko eilučių prognozavimas buvo naudojamas Fintech įmonių ateities prognozėms. Šį magistro darbą sudaro trys pagrindiniai skyriai; Pirmame skyriuje pateikiamas teorinis tyrimas ir sukaupta esama informacija apie FinTech evoliuciją, FinTech ekosistemą, FinTech įmonių svarbą ir skirstymą į kategorijas, verslo modelį, taip pat vertinimo svarbą ir metodikas bei modelius, naudojamus vertinant Fintech įmones. Antrame skyriuje pristatoma šiame tyrime naudota metodika, daugiausia dėmesio skiriant siūlomo modelio teoriniams aspektams naudojant lyginamąją įmonių analizę (CCA), MCDM metodą ir laiko eilučių prognozavimo metodą. Taip pat siūlomas konceptualus tyrimo atlikimo modelis. Trečiame skyriuje pristatoma praktinė tyrimo dalis, kurioje tiriamos pasirinktos Fintech įmonės ir analizė, padedanti sukurti Fintech įmonių vertės įvertinimo modelį. Taip pat įgyvendinamas pasiūlytas Fintech įmonių vertės įvertinimo modelis naudojant CCA kartu su MCDM vertinimo sistema. Jis baigiasi rezultatų patvirtinimu naudojant jautrumo analizę ir siūlo optimalų geriausią variantą ateičiai naudojant laiko eilučių prognozavimą. Darbą sudaro 6 dalys: Įvadas, Fintech įmonių literatūros apžvalga, CCA, MCDM ir laiko eilučių prognozavimo integravimas, Fintech įmonių vertinimo metodikos įvertinimas, išvados, apribojimai, rekomendacijos ir literatūros sąrašas.Darbo apimtis: 77 p. teksto be priedų, 104 bibliografiniai šaltiniai, 12 paveikslų, 18 lentelių. Priedai pateikiami atskirai
This master thesis is aimed to research on the valuation methodology of Fintech companies. The purpose of this master thesis design and implement a model by integrating comparative company analysis and multiple criteria decision making(MCDM) methods frameworks: Analytic Hierarchy Process (AHP) and Technique for order preference by similarity to ideal solution (TOPSIS). The model was validated using sensitivity analysis and time series forecasting was used to make future prediction of the Fintech companies. This master's thesis contains three key chapters; The foremost chapter give the theoretical investigation and gathers existing information on evolution of FinTech, ecosystem of FinTech, importance and categorization of FinTech companies, business model as well as valuation importance and methodologies and models use to evaluate Fintech companies. The second chapter present the methodology used in this research with focus on the theoretical aspects of the proposed model using comparative company analysis(CCA), MCDM method and time series forecasting method. Also, it proposes a conceptual model of how the research would be conducted. The third chapter present the practical part of the research where the selected Fintech companies are investigated and analysis to help develop a model for the estimation of the worth of Fintech companies. It also implement the proposed model for the estimation of the value of the Fintech companies using CCA alongside with MCDM valuation framework. It ends with the validation of the results using sensitivity analysis and suggests the optimal best for the future using time series forecasting. Structure: Introduction, literature review of Fintech companies, integration of CCA, MCDM and time series forecasting, assessment of valuation methodology in Fintech companies, conclusions, limitations, recommendations, and references.Scope of the thesis: 77 pages text deprived of annexes, 104 bibliographical entries, 12 figures,and 18 tables. Annexes are provided separately