Наиболее частая ошибка, которую я наблюдаю среди российских аналитиков — это попытка механически применять западные модели оценки к нашему рынку, не учитывая специфику корпоративного управления и информационной прозрачности. Когда профессионал пытается проанализировать «Норникель» или «Роснефть» теми же методами, что используются для Apple или Microsoft, результат получается искажённым. Проблема не в самих компаниях — а в том, что фундаментальный анализ требует глубокого понимания контекста, в котором работает бизнес. И здесь начинаются настоящие трудности. Наш подход помогает развить интуицию относительно того, какие факторы действительно влияют на стоимость российских активов, а какие являются лишь статистическим шумом. Почему так много опытных финансистов застревают на этапе интерпретации данных? В моём понимании, дело в том, что традиционные методы обучения фокусируются на механическом применении формул, игнорируя развитие аналитического мышления. Возьмём, например, анализ денежных потоков металлургической компании во время санкционного периода — стандартные DCF-модели дают совершенно нереалистичные результаты, потому что не способны учесть политические риски и изменения в логистических цепочках. Наша методология учит видеть взаимосвязи между макроэкономическими процессами и микроэкономическими показателями конкретных компаний. Это позволяет принимать более взвешенные решения даже в условиях высокой неопределённости. Профессиональная релевантность этих навыков становится особенно очевидной, когда речь заходит о работе с российскими публичными компаниями — где информационная асимметрия значительно выше, чем на развитых рынках. Участники развивают способность "читать между строк" в отчётности, понимать мотивы менеджмента и оценивать качество корпоративного управления не только по формальным критериям. Это трансформирует подход к анализу — от поверхностного сравнения мультипликаторов к глубокому пониманию бизнес-модели и её устойчивости в долгосрочной перспективе.