The Use of Financial Multipliers by Estimating the Value of Biopharmaceutical Companies (Использование Финансовых Мультипликаторов при Оценке Стоимости Биофармацевтических Компаний)
Bibliographic record
Abstract
English Abstract: The article discusses the use of various types of financial multipliers to estimate the value of the biopharmaceutical companies’ shares publicly traded in the USA. The author points out that it is quite challenging because the pharmaceutical companies are characterized by the income volatility that is related to cost, time and uncertainty of the research process. The paper emphasizes that the received results indicate the limited use of various financial multipliers in estimation of the biopharmaceutical companies’ value. Moreover, the work makes the following meaningful observations: (1) the multiple valuation method does not explain the market value of biopharmaceutical firms with reasonable accuracy; (2) the equity value multiples are less appropriate for the valuation of biopharmaceutical firms than the entity value ones in except of more stable value drivers: sales and book value; (3) the traditional valuation multiples outperform the knowledge-related ones which can be used as an addition only; (4) the research intensity ratio can be employed for the valuation of biopharmaceutical firms because of its more accurate estimates compared to knowledge-related multiples; (5) ranks of enterprise value measure can be used for the selection of comparable firms of the studied sector.Russian Abstract: В статье рассматривается применение различных типов финансовых мультипликаторов для оценки стоимости публично торгуемых в США биофармацевтических компаний. Это является довольно сложной задачей, поскольку биофармацевтические компании характеризуются волантильностью доходов, что связано с затратами, сроками и неопределенностью научно-исследовательского процесса. Полученные результаты свидетельствуют об ограниченном применении различных финансовых мультипликаторов при оценке стоимости биофармацевтических компаний. Помимо этого следующие значимые наблюдения были сделаны: (1) метод оценки с помощью мультипликаторов не объясняет рыночную стоимость биофармацевтических компаний с достаточной точностью; (2) мультипликаторы к рыночной стоимости менее применимы для оценки биофармацевтических компаний, чем мультипликаторы к стоимости компании за исключением более стабильных факторов стоимости: продажи и балансовая стоимость; (3) традиционные мультипликаторы эффективнее в оценке, чем мультипликаторы знаний, которые можно использовать только в качестве дополнения; (4) Коэффициент интенсивности затрат на научно-исследовательскую деятельность может быть использован в оценке биофармацевтических компаний, ввиду его более высокой эффективности по сравнению с мультипликаторами знаний; (5) Ранги на основе показателя «Стоимость Компании» могут быть использованы при выборе сравниваемых компаний исследуемого сектора.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.002 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".