La valutazione d'azienda nelle società quotate mediante il metodo finanziario e l'applicazione dei mutlipli di borsa: il caso Ima Spa.

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dc.contributor.advisor Cervellati, Enrico Maria it_IT
dc.contributor.author Allegro, Maverik <1993> it_IT
dc.date.accessioned 2019-02-18 it_IT
dc.date.accessioned 2019-06-11T08:42:01Z
dc.date.available 2019-06-11T08:42:01Z
dc.date.issued 2019-03-20 it_IT
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10579/14379
dc.description.abstract La prima parte della tesi identificherà e analizzerà i metodi più idonei a valutare una società quotata in Borsa Italiana, prendendo come caso empirico Ima Spa. I metodi su cui si focalizzerà la ricerca sono quelli finanziari (DCF) e quello dei multipli di borsa. Nella seconda parte dell'elaborato verrà effettuata la valutazione e verranno introdotti concetti di finanza comportamentale inerenti al tema della valutazione d'azienda, ipotizzando ad esempio un caso di sovrastima/sottostima del tasso di sconto all'interno di un modello DCF. L'approvvigionamento dei dati avverrà attraverso la consultazione di libri di testo, documenti societari, banche dati e Bloomberg. it_IT
dc.language.iso it it_IT
dc.publisher Università Ca' Foscari Venezia it_IT
dc.rights © Maverik Allegro, 2019 it_IT
dc.title La valutazione d'azienda nelle società quotate mediante il metodo finanziario e l'applicazione dei mutlipli di borsa: il caso Ima Spa. it_IT
dc.title.alternative La valutazione d'azienda nelle società quotate mediante il metodo finanziario e l'applicazione dei mutlipli di borsa: il caso Ima Spa it_IT
dc.type Bachelor Thesis it_IT
dc.degree.name Amministrazione, finanza e controllo it_IT
dc.degree.level Laurea magistrale it_IT
dc.degree.grantor Dipartimento di Management it_IT
dc.description.academicyear 2017/2018, sessione straordinaria it_IT
dc.rights.accessrights openAccess it_IT
dc.thesis.matricno 844388 it_IT
dc.subject.miur SECS-P/09 FINANZA AZIENDALE it_IT
dc.description.note nessuna it_IT
dc.degree.discipline it_IT
dc.contributor.co-advisor it_IT
dc.date.embargoend it_IT
dc.provenance.upload Maverik Allegro (844388@stud.unive.it), 2019-02-18 it_IT
dc.provenance.plagiarycheck Enrico Maria Cervellati (enrico.cervellati@unive.it), 2019-03-04 it_IT


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