Исследование инвестиционной привлекательности и темпов развития компаний нефтегазовой отрасли

Study investment attractiveness and pace of development of oil and gas companies Kolesnikov V.

Исследование инвестиционной привлекательности и темпов развития компаний нефтегазовой отрасли Колесников В. Е.

Колесников Владислав Евгеньевич /Kolesnikov Vladislav - студент, кафедра экономики и менеджмента в промышленности, факультет управления и экономики высоких технологий,

Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ», г. Москва

Аннотация: статья посвящена определению сущности инвестиционной привлекательности и темпов роста компаний нефтегазовой отрасли, анализу показателей инвестиционной привлекательности с помощью различных способов исследования. В статье при проведении анализа с помощью многомерных статистических методов используется программный продукт Statistica. На основании проведенных анализов делается вывод об инвестиционной привлекательности компаний нефтегазовой отрасли и специфике данного рынка.

Abstract: article focuses on defining the essence of the investment attractiveness and growth oil and gas companies, the analysis of indicators of investment attractiveness by using different research methods. The article in the analysis by means of multivariate statistical methods used by the software Statistica. Based on the analysis concludes that the investment attractiveness of oil and gas companies and the specifics of the market.

Ключевые слова: нефтегазовая отрасль, анализ, инвестиционная привлекательность, финансовые показатели, темпы роста, многомерные статистические методы, фундаментальный анализ.

Keywords: oil and gas industry, the analysis of investment attractiveness, financial performance, growth rate, multivariate statistical methods, fundamental analysis.

В последнее время всё больше людей начинают задумываться об успешных инвестициях. Динамика экономического роста субъекта хозяйствования во многом обусловлена уровнем его инвестиционной привлекательности. Важным этапом формирования инвестиционной привлекательности предприятия является более детальное определение сущности данного понятия и классификации факторов влияния.

Экономическая литература до настоящего времени не дает единого представления о сущности понятия «инвестиционная привлекательность» и ее взаимосвязях с финансовым состоянием и финансовой устойчивостью предприятия. Инвестиционная привлекательность, как подчеркивает Крейнина М. Н., зависит от показателей, характеризующих финансовое состояние. Но если сузить проблему, инвесторов интересуют показатели, влияющие на доходность капитала предприятия, курс акций, уровень выплачиваемых дивидендов [1, с. 47]. Следует подчеркнуть, что инвестиционная привлекательность -самостоятельная экономическая категория, которая характеризуется не только финансовым состоянием предприятия, курсом акций и уровнем выплачиваемых дивидендов. Исходя из определений Чуписа А. В., Рудниченко Е. М., Борщова М. А., Бондарь В. М., можно сделать вывод, что понятие «инвестиционная привлекательность предприятия» характеризуется системой факторов, включая платежеспособность предприятия, устойчивость финансового состояния, структуру производства, качество и ассортимент продукции, эффективность использования современных информационных технологий для налаживания контактов с инвесторами.

В данной работе были поставлены задачи: 1. Проанализировать сущность инвестиционной

привлекательности. 2. Выделить факторы и показатели, влияющие на инвестиционную привлекательность предприятия. 3. Осуществить анализ инвестиционной привлекательности предприятий нефтегазовой отрасли различными подходами.

За анализ была взята нефтегазовая отрасль, крайне важная в 21 веке.

Вначале был произведен анализ инвестиционной привлекательности компаний «Лукойл» и «Роснефть» с помощью фундаментального анализа. Данный анализ достаточно трудоемкий и включает в себя три стадии: макроэкономический анализ, отраслевой анализ и финансовый анализ конкретной фирмы. Сравнение нефтяных компании будет по нескольким группам показателей, которые были рассчитаны для компаний «Лукойл» и «Роснефть» по отдельности. По итогам каждой группы показателей был сделан вывод о инвестиционной привлекательности компании (табл.1).

Таблица 1. Результаты фундаментального анализа

«Лукойл» «Роснефть»

Общие отраслевые показатели + +

Специальные отраслевые показатели + +

1-я группа. Показатели ликвидности - для оценки надёжности акций компании + +

2-ая группа. Показатели деловой активности -анализ эффективности управления активами + +

3-я группа. Показатели соотношения заёмного и собственного капитала - способность компании обслуживать долг + -

4-я группа. Показатели прибыльности (рентабельности) - оценка надёжности вложений в акции компании - -

5-я группа. Рыночные показатели - для оценки эффективности вложений в акции компании + +

Как можно заметить из таблицы, НК «Лукойл» показывает свою непривлекательность по 4-ой группе показателей - показателям рентабельности, которые оценивают надёжность вложений в ценные бумаги эмитента. НК «Роснефть» непривлекательна не только по 4-ой группе показателей, но и по 3-ей, которая оценивает способность компании обслуживать свой долг, так как имеет большую долю заёмного капитала.

Можно сделать вывод о том, что в краткосрочной перспективе по показателям финансовой деятельности компании лидирует НК «Лукойл» - она эффективнее управляет своими активами, но в долгосрочной перспективе привлекательней считается НК «Роснефть», так как имеет несколько дорогостоящих соглашений, диверсифицируемую схему реализации своей продукции и государственную поддержку.

Далее был произведен анализ инвестиционной привлекательности предприятий при помощи многомерных статистических методов. Для этого был использован программный продукт Statistica. Компании для анализа были выбраны из рейтинга крупнейших энергетических компаний мира «Platts TOP 250 Global Energy Company rankings 2014» от компании Platts. Были отобраны 100 нефтегазовых компаний, расположенные в различных странах, имеют разный размер по объёму активов, выручки и прибыли. Были собраны данные по компаниям за 2010-2014 годы, которые включают: информацию об общей выручке, общих издержках, валовой прибыли, общих операционных расходах, операционных доходах, чистой прибыли до налогообложения, чистой прибыли после налогообложения, чистой прибыли, нормированной прибыли до налогообложения, нормированной прибыли после налогообложения, основной стоимостью средневзвешенной акции, разбавленной стоимостью средневзвешенной акции. Собранные данные представлены в формате МСФО и поэтому упрощают аналитическую работу, но не в достаточной степени. Собранные финансовые данные были представлены в миллионах национальной валюты (US $, Renm, Ruble, Euro, Renm, Renminbi, Norw Kr, Can $, Rupee, Yen и т. д.). Для проведения анализа инвестиционной привлекательности необходимо, чтобы все данные исчислялись в одних и тех же единицах измерения. Для этого все собранные финансовые данные были конвертированы в млн. US $, используя среднегодовые обменные курсы. Для большей наглядности, анализ будет производиться по темпу роста каждого финансового показателя (1).

Т j'n-У\

Р У1

Где Tp - темп роста; Yn - значение исследуемого периода; Y1 - значение предыдущего периода.

В итоге для исследования инвестиционной привлекательности компаний нефтегазовой отрасли были взяты темпы роста каждого финансового показателя за четыре периода.

Был произведен кластерный анализ исследуемых периодов. В данном анализе был выбран алгоритмом кластеризации Complete linkage - метод «дальнего соседа», а метрикой 1-Pearson R - величина обратная коэффициенту корреляции Пирсона.

Для каждого исследуемого периода была построена дендограмма объединения в кластеры, таблица распределения по кластерам, график средних значений признаков во всех классах и после удаления выделяющихся.

Проведя кластерный анализ 4 исследуемых периодов, можно сделать вывод, что повторяющихся кластеров в данном исследовании обнаружено не было. Но тенденция распределения по кластерам четко прослеживается. Так как были исследованы темпы роста показателей, которые отражаются как в положительных, так и в отрицательных значения, то и кластеры распределялись по положительной или отрицательной динамике темпов роста (табл. 2).

Таблица 2. Таблица средних значений признаков «в» класса за 2010-2011 год

1 кластер 2 кластер 3 кластер 4 кластер 5 кластер 6 кластер 7 кластер

Total Revenue 0,34867 0,2477 0,295758 0,382422 0,216990 0,21171 0,103652

Cost of Revenue, Total 0,36345 0,2396 0,363365 0,362232 0,295358 0,14143 0,150777

Gross Profit 0,20427 0,5130 0,296410 0,452920 0,017936 0,61879 0,676327

Total Operating Expense 0,33998 0,2421 0,380879 0,263554 0,289074 0,29412 0,047967

Operating Income -0,24484 1,3644 0,155292 0,982376 0,111727 -0,51722 0,885132

Net Income Before Taxes 1,88070 -1,0484 0,197703 1,188235 0,181420 -6,13409 0,877003

Net Income After Taxes 2,39424 -1,7399 0,122123 1,283207 0,254998 -3,84888 0,999789

Net Income 20,71200 -1,7396 0,193122 1,380552 0,256125 -3,55216 0,704943

Basic Weighted Average Shares 0,27552 0,0472 0,005013 0,029369 0,058266 0,00671 0,023309

Diluted Weighted Average Shares 0,28799 0,0944 0,001038 0,054345 0,061489 0,01020 0,024286

Normalized Income Before Taxes 0,47289 -5,6294 0,231232 1,050370 0,133253 3,81784 0,743232

Normalized Income After Taxes 0,60782 16,3434 0,162476 1,090304 0,200822 11,47792 0,838735

Исходя из этого, были отобраны компании, в каждом из исследуемых периодов попадающие в положительные кластеры, и составлена таблица компаний, показывающих положительны темпы роста (табл.4).

Таблица 3. Таблица средних значений признаков «в» класса за 2010-2011 год

3 кластер 4 кластер 5 кластер 7 кластер

Total Revenue 0,295758 0,382422 0,216990 0,103652

Cost of Revenue, Total 0,363365 0,362232 0,295358 -0,150777

Gross Profit 0,296410 0,452920 0,017936 0,676327

Total Operating Expense 0,380879 0,263554 0,289074 0,047967

Operating Income 0,155292 0,982376 -0,111727 0,885132

Net Income Before Taxes 0,197703 1,188235 -0,181420 0,877003

Net Income After Taxes 0,122123 1,283207 -0,254998 0,999789

Net Income 0,193122 1,380552 -0,256125 -0,704943

Basic Weighted Average Shares -0,005013 0,029369 0,058266 0,023309

Diluted Weighted Average Shares -0,001038 0,054345 0,061489 0,024286

Normalized Income Before Taxes 0,231232 1,050370 -0,133253 0,743232

Normalized Income After Taxes 0,162476 1,090304 -0,200822 0,838735

Таблица 4. Таблица компаний, показывающих положительные темпы роста

За 4 периода(2010- EQT GP Holdings LP; Valero Energy Corp; Magellan Midstream

2011; 2011-2012; Partners LP

2012-2013; 2013-

2014)

За 3 периода (20112012; 2012-2013; 2013-2014) EQT GP Holdings LP; Valero Energy Corp; Magellan Midstream Partners LP; Sasol Ltd

За 2 периода (20122013; 2013-2014) EQT GP Holdings LP; Valero Energy Corp; Magellan Midstream Partners LP; Sasol Ltd; TransCanada Corp; YPF SA; Spectra Energy Corp; Reliance Industries Ltd; Canadian Natural Resources Ltd; MORESCO Corp

Далее был произведен факторный анализ предприятий нефтегазовой отрасли, задача которого выявление и интерпретация общих факторов, со стремлением при этом минимизировать их число. В исследовании был использован критерий Кайзера, т. е. отобраны факторы, чьи значения превышали 1 и критерий Кэттела.

Проведя факторный анализ можно сделать вывод, что в каждом из периодов исследования выделяются по 4-5 основных факторов. Результат исследования представлен в сводной таблице (табл. 5).

Таблица 5. Сводная таблица результатов определения основных факторов

2010-2011 2011-2012 2012-2013 2013-2014

Total Revenue х х х

Cost of Revenue, Total х

Gross Profit х

Total Operating Expense х х

Operating Income х

Net Income Before Taxes х х

Net Income After Taxes х

Net Income х

Basic Weighted Average Shares х х х

Diluted Weighted Average Shares х

Normalized Income Before Taxes х

Normalized Income After Taxes х х

Анализируя данную таблицу, можно сделать вывод, что в трех периодах выделяются показатели Total Revenue и Basic Weighted Average Shares, они и являются основными факторами.

Проведя анализ инвестиционной привлекательности предприятий нефтегазовой отрасли различными способами, можно сделать вывод о целесообразном использовании данных подходов в комплексе. Проведение фундаментального анализа достаточно сложный и трудоемкий процесс, который проблематично провести для большого количества компаний. Анализ с помощью многомерных статистических методов возможно проводить для большого числа компаний. С компаниями, в которых наблюдаются положительные темпы роста, необходимо проведение уже глубокого фундаментального анализа. Также в работе были выявлены нефтегазовые компании, показавшие положительные темпы роста за исследуемый период и основные факторы, влияющие на инвестиционную привлекательность компаний.

Литература

1. Иванов А. П. Инвестиционная привлекательность акций. - М.: Акционер, 2002. - 176 с.

2. Бандурин А. В., Гуржиев В. А., Нургалиев Р. З. Финансовая стратегия корпорации. - М.: АО «Алмаз», 2000. - 89 с.

3. Орехов С. А. Диверсифицированные корпоративные объединения: проблемы статистического анализа. -М.: БУКВИЦА, 2000 - 120 с.

4. Epstein G. A. Capital flight and capital controls in developing countries. - UK: Edward Elgar Publishing Ltd, 2005. - 88 с.

5. Валинурова JI. C., Казакова О. Б. Управление инвестиционной деятельностью. М., 2005. - 120 с.