Данное исследование представляет собой комплексный системный анализ факторов, определяющих справедливую стоимость акций ПАО «Магнитогорский металлургический комбинат» (ММК) в условиях макроэкономической и геополитической неопределённости на горизонте 2026–2027 годов. В работе проведено детальное исследование трансформации ключевых эндогенных и экзогенных детерминант, включая денежно-кредитную политику Банка России, санкционные ограничения со стороны США и ЕС, динамику мировых цен на сырьё, отраслевые издержки, а также финансовые показатели самого эмитента (загрузка мощностей, долговая нагрузка, свободный денежный поток). Особое внимание уделено анализу влияния геополитических шоков (экспортный дисконт, запреты на импорт оборудования, углеродное регулирование) на операционную маржинальность и инвестиционную привлекательность компании. В рамках исследования разработана и верифицирована гибридная многофакторная модель на основе методов машинного обучения (ансамблевые алгоритмы, тензорная свёртка санкционных событий, анализ альтернативных данных – поисковых трендов и новостного сентимента), демонстрирующая высокую прогностическую точность (MAPE 6,9%). На основании сценарного моделирования и 15 000 симуляций Монте-Карло определены вероятностные диапазоны целевой цены акций ММК на 2026 и 2027 годы с учётом стрессовых и благоприятных сценариев. В заключительной части сформулирована дифференцированная инвестиционная стратегия, учитывающая текущую рыночную конъюнктуру, асимметрию риск/доходность и рекомендации для различных категорий инвесторов.
This study is a comprehensive systematic analysis of the factors determining the fair value of shares of PJSC Magnitogorsk Iron and Steel Works (MMK) in the context of macroeconomic and geopolitical uncertainty on the horizon of 2026-2027. The paper provides a detailed study of the transformation of key endogenous and exogenous determinants, including the monetary policy of the Bank of Russia, sanctions restrictions from the United States and the EU, the dynamics of global commodity prices, industry costs, as well as the financial performance of the issuer itself (capacity utilization, debt burden, free cash flow). Special attention is paid to the analysis of the impact of geopolitical shocks (export discount, equipment import bans, carbon regulation) on the operating margin and investment attractiveness of the company. As part of the research, a hybrid multifactor model based on machine learning methods (ensemble algorithms, tensor convolution of sanctions events, analysis of alternative data – search trends and news sentiment) was developed and verified, demonstrating high predictive accuracy (MAPE 6.9%). Based on scenario modeling and 15,000 Monte Carlo simulations, the probabilistic ranges of the target price of MMK shares for 2026 and 2027 have been determined, taking into account stressful and favorable scenarios. In the final part, a differentiated investment strategy is formulated, taking into account the current market conditions, risk/return asymmetry and recommendations for different categories of investors.