Анализ финансовой устойчивости компаний нефтегазового сектора

Размещено на http://www.allbest.ru//

Размещено на http://www.allbest.ru//

Оглавление

Введение

Глава I. Финансовая устойчивость предприятий нефтегазового сектора Российской Федерации, в том числе в кризисные периоды

1.1 Методология

1.2 Платежеспособность

1.3 Рентабельность

Выводы

Глава II. Зависимость размера долга от макро- и микро- экономических показателей

2.1 Методология

2.2 Регрессия для нефтегазовых компаний РФ с частным участием

2.3 Регрессия для нефтегазовых компаний РФ с государственным участием

Вывод

Заключение

Список источников и литературы

Приложение I. Структура собственности компаний нефтегазового сектора РФ



Введение

Корпоративный долг является одним из основных ключевыхисточников финансирования для компаний, изучаемых специалистами в области корпоративных финансов, инвесторами и кредитными учреждениями.

Структура корпоративного долга, его размер и прочие характеристики являются ключевыми для финансовой, экономической и операционной деятельности компаний.

Очень много работ посвящено оптимальной структуре капитала компаний, исследованиям по эффективному использованию долга компаний:

статья профессора IMPandiIndianInstituteofManagementAhmedabad, India, 2000 о влиянии на структуру долга в составе активов таких факторов, какEBIT, изменение выручки, размера компании, инвестиционных возможностей;

В вышеперечисленных работах явление долга рассматривается как относительная величина, а именно, долграссматриваетсякакотношение долга к активам. В своей работе, в рамках исследования, я планирую рассмотреть долг как абсолютную величину. В данной работе планируются к рассмотрению вопросы о том, каким образом на абсолютное приращение либо уменьшение долга компаний оказывают влияниемакроэкономические и микроэкономические факторы на примере частных и государственных компаний нефтегазового сектора РФ. Более того, в статьях, с которыми я знакомилась в ходе выполнения работы, считаю недооценено и недостаточно раскрыто влияние макроэкономических факторов на структуру капитала компаний.

В настоящей работе я хочу определить возможно ли понять и проструктурировать основные тенденции долговой политики компаний, найти различия или сходства для компаний одного сектора экономики в зависимости от структуры собственности компаний,в зависимости от макро- и микроэкономического состояния компании и экономики.

Можно предположить, что на размер долга компаний влияют множества макро- и микроэкономических факторов и показателей. В данной работе я хочу рассмотреть какие макро- и микроэкономические показатели оказывают наибольшее влияние на изменение количества долга по предприятиям нефтегазового сектора России, в разрезе частных и государственных компаний России. Также в данной работе планируется рассмотреть вопросустойчивости российских государственных и частных компаний к кризисным явлениям.

Считаю данное исследование актуальным, поскольку большую часть Валового внутреннего продукта России формирует выручка компанийнефтегазового сектора, Россия является ресурсозависимой страной, благополучие России непосредственно зависит от состояния и развития нефтегазового сектора.

В своей работе я планирую рассмотреть устойчивость компаний, в том числе и к кризисным явлениям, посредством приведения статистики за последние 15 лет по основным коэффициентам рентабельности и финансовой устойчивости предприятий, приведения статистики в разрезе частных и государственных компаний, отклонения показателей от нормативных значений и своих средних значений.

Также в данной работе я планирую посредством применения метода панельной регрессии проанализировать какие микро- и макро- экономические показатели оказывают наибольшее влияние на изменение размера долга частных и государственных компаний нефтегазового сектора Российской Федерации и оценить степень данного влияния.

В качестве зависимой исследуемой переменной будут использоваться показатели приращения долга по состоянию на конец года по сравнению к предыдущему периоду. Показатель долга будет выражен в процентах. При расчете зависимой переменной будут использоваться абсолютные значения долга в структуре баланса в долларах США, а не относительные показатели такие как Leverage, поскольку целью данного исследования является исследовать изменение именно самого долга, а изменение Leverageможет быть достигнуто посредством изменения как обязательств, так и собственного капитала компании.

Данное исследование может быть интересным инвестиционным компаниям для целей прогнозирования при планировании инвестиционной стратегии в части приобретения будущих облигаций нефтегазовых компаний, принимая во внимание тот факт, что ставки по облигациям на текущий момент значительно выгоднее ставок по валютным депозитам. Также банки могут планировать стратегию предложения новых долговых продуктов компаниям нефтегазового сектора. Возможно данное исследование будет полезно руководителям нефтегазовых компаний для выявления основных тенденций и взаимосвязи долговой политики предприятий с ключевыми финансовыми показателями.

Вопросы, на которые планируется ответить в данной работе.

1) Устойчиво ли финансовое состояние государственных и частных компаний нефтегазового сектора Российской Федерации в период 2003-2015 гг, в том числе, в периоды кризиса 2008-2009гг, 2014-2015 гг.

"Финансовая устойчивость предприятия - это способность субъекта хозяйствования функционировать и развиваться, сохранять равновесие своих активов и пассивов в изменяющейся внутренней и внешней среде, гарантирующее его платежеспособность и инвестиционную привлекательность в долгосрочной перспективе в границах допустимого уровня риска. Устойчивое финансовое состояние достигается при достаточности собственного капитала, хорошем качестве активов, достаточном уровне рентабельности с учетом операционного и финансового риска, достаточности ликвидности, стабильных доходах и широких возможностях привлечения заемных средств." [19].

Ответить на вопрос об устойчивости финансового состояния я планирую посредством расчета основных коэффициентов платежеспособности, ликвидности компаний и коэффициентов рентабельности и сравнений данных показателей с нормативными значениями, сформированными общепринятой бизнес-практикой, при наличии нормативных значений.

2) Оказывают ли макроэкономические показатели в совокупности с микроэкономическими показателями значимое влияние на изменение долга частных компаний нефтегазового сектора Российской Федерации.

3) Оказывают ли макроэкономические показатели в совокупности с микроэкономическими показателями значимое влияние на изменение долга государственных компаний нефтегазового сектора Российской Федерации.

4) Одинакова ли степень влияния макроэкономических показателей на изменение долга частных и государственных нефтяных компаний. Одни и те жеили разные показатели оказывают влияние на изменение долга по частным и государственным компаниям.

5)Одинакова ли степень влияния микроэкономических показателей на изменение долга частных и государственных нефтяных компаний. Одни и те же или разные показатели оказывают влияние на изменение долга по частным и государственным компаниям.

Ответить на вопрос 2-5 я планирую посредством анализа панельных данных с применением метода линейной регрессии и МНК. В качестве зависимой переменной будет использован показатель долга компании, в качестве независимых переменных микроэкономические показатели компаний и макроэкономические показатели РФ.



Глава I. Финансовая устойчивость предприятий нефтегазового сектора Российской Федерации, в том числе в кризисные периоды

Финансовая устойчивость предприятий нефтегазового сектора является важнейшим аспектом развития экономики Российской Федерации и непосредственно оказывает влияние на состояние и благополучие экономики Российской Федерации в целом. Нефтегазовые компании Российской Федерации являются сиситемообразующими, имеют большую долю в структуре ВВП России.

Таблица № 1

Доля компаний нефтегазового сектора в ВВП России в 2014 году.



Доля вышеперечисленных нефтегазовых предприятий в ВВП России 2014 года составила 31%. Выручка по предприятиям не консолидированная, но тем не менее можно сделать вывод о крупнейшей доле предприятий нефтегазовой отрасли в структуре ВВП России.

Далее посмотрим на размер капитализации компаний нефтегазового сектора РФ.

Самая высокая капитализация у государственной компании Газпром, она составляет 52 330 млн долл. США, самая низкая капитализация у государственной компании Башнефть, составляет 8 105 млн. долл. США, что в 6,37 раз ниже капитализации Газпром.

Из вышеприведенной таблицы также можно увидеть, что в совокупности, в общем объеме капитализации государственные компании составляют 60%, частные компании составляют 40%.

Де-факто главной отраслью и локомотивом роста экономики России, начиная с 1990 г. стала нефтегазовая промышленность, доля которой в структуре экспорта РФ колеблется от 50% до 80% ежегодно. Основным рынком сбыта для российского экспорта является Европейский Союз, доля в товарообороте которого составляет до 50%. Рост спроса и цен на нефть и газ на мировом рынке обеспечил экономике Российской Федерации приток денежных средств, в том числе, в иностранной валюте, доступ на рынки иностранного капитала. Что в свою очередь повлекло за собой увеличение долга в структуре пассива баланса нефтегазовых компаний Российской Федерации

Можно предположить, в том числе и на основании предыдущих исследований, что существенными факторами, оказывающими влияние на развитие и финансовую стабильность нефтегазовых компаний являются цены на нефть, курс валюты(Curkowski: (2004)), процентные ставки.

Цена на нефть марки Brent до 2000 г. не превышала 30$ за баррель. Исторический минимум за данный период был зафиксирован на уровне 9,03$ в декабре 1998 г.За последующие восемь лет (2000-2008 гг.) цена возросла почти в пять раз с 30$ до 148,4$, достигнув пика в июле 2008 г., но в результате мирового кризиса всего полгода спустя (декабрь 2008 г.) стоимость вернулась к уровню 36,6$ за баррель. Восстановить позиции удалось достаточно быстро и в марте 2012 г. Brent торговалась по цене выше 120$. К 2014 году на мировом рынке добыча нефти начала превышать спрос. В июле 2014 года началось снижение цены нефти со 110 долларов до 80 долларов в октябре. В ноябре 2014 года Саудовская Аравия отказалась снижать свою квоту на добычу на заседании ОПЭК, что послужило сигналом к дальнейшей игре на понижение. Ценананефтьснизиласьниже 30 долларов в январе 2016 года.Далее цены на нефть стали расти, по состоянию на май 2016 цена на нефть составляет 47 долларов за баррель.

Курс доллара. С 2000 по 2015 год курс доллара претерпел достаточно существенные изменения. Курс доллара к рублю РФ коррелирован со стоимостью нефти. С 2000 до 2008 года была тенденция на снижение стоимости доллара с 30 рублей до 24 рублей, далее в период кризиса 2008-2009 года стоимость валюты увеличилась до 33 рублей и держалась на уровне 30-33 рублей до начала кризиса 2014 года. В 2014 году произошло почти двукратное ослабление обменного курса рубля по отношению к ведущим мировым валютам. Девальвация рубля началась в январе 2014 года, но ее наибольшие темпы были в декабре. Одним из важнейших факторов, обуславливающих столь резкую девальвацию, стало сильное падение цен на нефть с 115 $ за баррель сырой нефти Brent в июле до 60 $ за баррель сырой нефти Brent в декабре 2014 года. Падение рубля стало практически бесконтрольным и так продолжалось вплоть до 2015 года, был достигнут исторический минимум курса рубля за последние 16 лет. На конец 2015 года стоимость 1 доллара США составила 72,9 рублей за доллар. По состоянию на май 2016 курс доллара снизился до 64,93 рублей за доллар.

Процентные ставки по кредитам. Как можно увидеть из графика ниже, процентные ставки по кредитам, выданным предприятиям нефинансового сектора на период свыше 1 года напрямую зависят от стабильности экономического состояния государства. В благоприятные для развития экономики России годы высоких цен на нефть, платежеспособность компаний повышается, процентные ставки снижаются, в кризисные периоды экономического развития 2008-2009, 2014-2015 годы мы можем наблюдать повышение процентных ставок по кредитам. В первые месяцы 2016 года намечена тенденция по снижению ставок.

В следующем разделе мы посмотрим на структуру капитала нефтегазовых компаний Российской Федерации, проанализируем финансовую устойчивость компаний в период 2003-2015 года, в том числе и в кризисные периоды. За периоды кризиса считаются 2008-2009, 2014-2015 года.

1.1 Методология.

В настоящей главе будут рассмотрены и проанализированы несколько основных финансовых показателей и коэффициентов платежеспособности, ликвидности и рентабельности, влияющих на финансовую устойчивость предприятия.

Показатели и коэффициенты будут рассчитаны на основе годовых финансовых отчетностей компаний Газпром, Роснефть, Лукойл, Новатек, Татнефть за 2002-2015 гг. Компании Башнефть, Сургутнефтегаз были исключены из выборки из-за недостаточности предоставляемой и раскрываемой финансовой информации за указанный период как в финансовых базах данных EikonReuters, Bloomberg, так и в годовых отчетностях компаний. Показатели для расчета были выбраны исходя из их значимости и наличия данных в отчетности и базе данных EikonReuters, а также прочих открытых источниковдля анализа.

Далее была проанализирована структура собственности и владения по вышеуказанным компаниям. Подробно со структурой собственности нефтегазовых компаний можно ознакомиться в Приложении № 1.

Исходя из вышепредстваленной таблицы можно сделать вывод о том, что компании Роснефть, Газпром, Татнефть, Башнефть являются компаниями с высокой долей государственного участия, а компании Новатек, Лукойл и Сугргутнефтегаз (формально) являются частными компаниями.

Для анализа показателей буду применены статистические методы расчета средней, максимального и минимального значения и стандартного отклонения от средней величины.

Среднее значение показателей будет рассчитано как за весь период, так и отдельно за кризисные периоды. Кризисными периодами будут считаться 2008-2009 и 2014-2015 гг.

1.2 Платежеспособность.

Финансовая устойчивость предприятий будет протестирована такими показателями как Leverage, CurrentRatio, NetDebttoEBITDA.

Leverage - является одним из важнейших показателей финансовой устойчивости предприятия, показывает величину долга в структуре активов или капитала предприятия. Внастоящейработемы посмотрим на показатель общих обязательств (долгосрочных + краткосрочных) компании в структуре всех активов (долгосрочных + краткосрочных) предприятия (валюты баланса) на основе данных, взятых из годовых отчетностей предприятий на конец периода в долларах США за период 2003-2015 гг (Формула 1).Согласно общепринятой бизнес-практике, нормативный уровень данного относительного показателя не должен превышать 0,7; то есть доля обязательств в структуре баланса не должна превышать 70%.

Leveraget,j = TotalLiabilitiest,j /TotalAssetst,j(1)

Поскольку рассматриваемые компании являются публичными, акции данных компаний находятся в обращении на рынке капитала, также имеет смысл рассмотреть показатель Leverageкак отношение обязательств к капитализации компаний(Формула 1.1), рассчитанной на конец каждого отчетного периода. Исходя из вышеуказанной информации и норм бизнес-практики нормативным пороговым значением будет коэффициент 0,7/0,3=2,33

Leveraget,j = TotalLiabilitiest,j /TotalMarketCapitalization(1.1)

Насколько мы видим из данных, средние значения показателя за весь период, в том числе, в кризисный период находятся в пределах нормативных значений. У частных компаний размер обязательств в структуре баланса и по отношению к капитализации находится на более низком уровне по сравнению с государственными компаниями, волатильность изменения показателя также ниже по сравнению с государственными компаниями. У государственных компаний был факт превышения нормативного показателя Leverage по компании Роснефть в 2003 и 2007 гг., Leverageпо капитализации был превышен компанией Роснефть в 2014, 2015 гг.Исходя из анализа, можно сделать вывод о более сдержанной долговой политике частных компаний.

СurrentRatio - показатель платежеспособности компании, показывает достаточность краткосрочных активов для покрытия краткосрочных обязательств. Рассчитывается как отношение краткосрочных активов к краткосрочным обязательствам на основе данных, взятых из балансовых отчетов предприятий на конец периода в долларах США за период 2003-2015 гг (Формула 2).Нормативное значение данного показателя, согласно общепринятой бизнес-практике, не должно опускаться ниже значения1,2, то есть краткосрочные обязательства компании должны покрываться активами как минимум на 120%.

СurrentRatiot,j = Current Assetst,j /Current Liabilitiest,j(2)

У государственных компаний уровень Сurrentratio, выше чем у частных компаний, то есть платежеспособность в краткосрочном периоде у государственных компаний выше, чем у частных. При предыдущем более высоком показателем Leverageу государственных компаний, можно сделать вывод о большем размере долгосрочных заимствований в структуре капитала государственных компаний, по сравнению с частными компаниями. Как и у частных, так и государственных компаний был факт значительного снижения CurrentRatioниже нормативных значений по компании Роснефть в 2004, 2007, 2008 гг и по компании Новатек в 2004, 2010 и 2015 гг. Не смотря на нарушение вышеуказанных компаний нормативных значений, исходя из представленных данных, средние значения показателя за весь период, в том числе, в кризисный период находятся в пределах нормативных значений.

Netdebtto EBITDA -показательдолговой нагрузки компании, показывающий ее способность погасить свои обязательства, т.е. данный показатель показывает за сколько периодов при генерации определенных денежных потоков компания сможет расплатиться по своим долгам. Показатель рассчитывается по формуле:

NetDebttoEBITDA, t,j = (Totalliabilities,j-Cash)t,j/EBITDAt,j(3)

Данные в числитель берутся из балансовой отчетности предприятий, разница между всеми обязательствами компании и наличными денежными средствами на счетах означают чистый долг компании, в знаменателе берется расчетный показатель из отчета о прибылях и убытках. Берется именно показательEBITDA, поскольку он максимально приближен к генерируемым денежным потокам компании от операционной деятельности.

У государственных компаний уровень NetDebttoEBITDAзначительновыше, чем у частных компаний, то есть государственным компаниям потребуется больше времени для полного возврата своих долгов при сохранении текущего уровня операционных показателей, чем частным компаниям. Было зафиксировано незначительное превышение нормативного показателяу компании Новатек в 2004 году. Компания Роснефть неоднократно значительно превышала нормативный показатель в 2004 г. более чем в три раза, и далее с 2014 года также зафиксировано незначительное превышение. Стандартное отклонение по показателю у государственных компаний в два раза превышает стандартное отклонение показателя по частным компаниям. Возможно, большой уровень волатильности уровня долга на длительном периоде и обеспечивает сохранение государственными компаниями нормативных значений по коэффициенту DebttoEBITDA на длительных периодах.Cредние значения показателя за весь исследуемый период, в том числе, в кризисные периоды, по государственным и частным компаниям находятся в пределах нормативных значений.

1.3 Рентабельность

Рентабельность предприятий будет изучена на основе следующих показателей рентабельности по активам и выручке:ReturnonAsset, ReturnonEquity, ReturnonCapital, NetIncometoRevenue, EBITDAtoRevenue.

ReturnonAssetпоказатель, характеризующий отдачу от использования всех активов организации, эффективность использования имущества, в том числе, позволяющий оценить качество работы финансовых менеджеров. Данный коэффициент показывает, сколько чистой прибыли в расчете на денежные единицы приносит каждая единица активов, имеющихся на балансе компании. Сколько прибыли приходится на каждую денежную единицу, вложенную в имущество организации. Показатель рассчитывается на основе данных баланса и отчета о прибылях и убытках. С помощью коэффициента ROA (Формула 4) можно проанализировать способность организации генерировать прибыль без учета структуры его капитала.Нормативным для данного показателя можно считать показатель на уровне 0,9, согласно общепринятой бизнес-практике.

ReturnonAsset, t,j = NetIncomeafter Taxt,j/TotalAssetst,j(4)

Насколько мы видим, показатель рентабельности по активам является менее волатильным, чем показатели, в которых учитывается структура капитала компании, показатели ликвидности и платежеспособности. Величина стандартного отклонения составляет 0,05 как для частных, так и для государственных компаний. Показатель рентабельности по частным компаниям превышает показатель рентабельности по государственным компаниям, таким образом можно сделать вывод о более эффективном использовании капитала частными компаниями, нежели государственными в части рассчитанного коэффициента. В 2004, 2008, 2009, 2013-2015 году некоторыми частными и государственными компаниями был превышен порог нормативного значения показателя до 0,05 для частных и 0,01 для государственных компаний. Поскольку чистая прибыль ни одной из компаний выборки не была ниже нуля и, как следствие, данный коэффициент не принимал отрицательных значений, можно сделать вывод об устойчивости государственных и частных компаний к кризисным явлениям по данному показателю.

ReturnonEquity. Финансовый коэффициент отдачи ROE важен для понимания насколько эффективно был использован вложенный собственный акционерный капитал, насколько эффективно компания использует свои активы для получения прибыли. Данный показатель характеризует эффективность использования не всего капитала (или активов) организации, а только той его части, которая принадлежит собственникам компании. Показатель рассчитывается на основе данных баланса и отчета о прибылях и убытках. (Формула 5). Нормативное значение показателя находится на уровне 0,1-0,12согласно общепринятой бизнес-практике.

ReturnonEquity, t,j = NetIncomeafter Taxt,j/TotalEquityt,j(5)

Насколько следует из анализа, показатель рентабельности по собственному капиталу является болееволатильным, чем предыдущий показатель рентабельности по активам, и показывает различное стандартное отклонение для частных (0,08) и государственных (0,15) компаний. Рентабельность по частным компаниям превышает показатель рентабельности по государственным компаниям, таким образом можно сделать вывод о более эффективном использовании собственного капитала частными компаниями, нежели государственными компаниями в части рассчитанного коэффициента. В 2008, 2014 году некоторыми частными и государственными компаниями был незначительно превышен порог нормативного значения показателя до 0,09 по частным компаниям и 0,02 по государственным компаниям соответственно. Cредние значения показателя за весь период, в том числе, в кризисный период, по государственным и частным компаниям находятся в пределах нормативных значений.

ReturnonCapital.Отношение прибыли до уплаты налогов и после вычета основных операционных и неоперационных расходов к собственному капиталу и долгу компании. (Формула6). Данный показатель показывает эффективность использования как собственных, так и заемных средств предприятия. Нормативное значения показателя находится в пределах 0,12 согласно общепринятой бизнес-практике.

ReturnonCapital, t,j = EBITt,j/TotalEquityt,j+TotalDebtt,j(6)

Насколько мы видим, данный показатель является не сильно волатильным как для частных, так и для государственных компаний. Рентабельность по частным компаниям превышает показатель рентабельности по государственным компаниям, как в кризисные так и в некризисные периоды. Таким образом, можно сделать вывод о более эффективном использовании капитала частными компаниями, нежели государственными в части рассчитанного коэффициента. Cредние значения показателя за весь период, в том числе, в кризисный период, по государственным и частным компаниям находятся в пределах нормативных значений.

EBITDAtoRevenue (Sales).Данный показатель показывает рентабельность компании по валовой прибыли, т.е. по EBITDA. Показатель EBITDA показывает прибыль компании до различных выплат, которые могут быть отсрочены по времени, например, налоги, поэтому эти деньги могут быть повторно использованы компанией и за них не надо платить проценты, либо в случае с амортизацией деньги вообще не уходят из компании, что позволяет их использовать в дальнейшем. Рентабельность продаж является индикатором ценовой политики компании и её способности контролировать издержки. Различия в конкурентных стратегиях и продуктовых линейках вызывают значительное разнообразие значений рентабельности продаж в различных компаниях. Данный показатель не имеет нормативных значений и устанавливается каждым кредитором, компанией самостоятельно. Нормативным показателем будем считать показатель равный 0,28 - 0,3 согласно общепринятой бизнес-практике.

EBITDAtoRevenue, t,j = EBITDAt,j/Revenuet,j(7)

Рентабельность по выручке погосударственным компаниям незначительно превышает показатель рентабельности по частным компаниям за весь период исследования, что свидетельствует о незначительной большей экономической эффективности операционной деятельности, а также более низких издержках у государственных компаний. Однако в кризисные периоды рентабельность частных компаний по данному показателю превышает рентабельность государственных компаний. Таким образом, можно говорить о большей мобильности частных компаний и адаптации расходно- доходной части бюджета частных компаний к кризисным явлениям . Cредние значения показателя за весь период, в том числе, в кризисный период, по государственным и частным компаниям практически находятся в пределах нормативных значений. Незначительно превышен показатель нормативного значения по государственным компаниям, что свидетельствует о более медленной адаптации компании к кризисным явлениям.

NetIncometoRevenue.Один из самых распространенных финансовых коэффициентов. Показывает долю прибыли в каждой заработанной предприятием денежной единице. Рассчитывается как отношение чистой прибыли (прибыли после налогообложения) за определённый период к выраженному в денежных средствах объёму продаж за тот же период.

Рентабельность продаж является индикатором ценовой политики компании и её способности контролировать издержки. Показатель используется для оценки операционной эффективности компаний.

NetIncometoRevenue, t,j = NetIncomet,j/Revenuet,j(7)

Показатель рентабельности по чистой прибыли выше для частных компаний как в кризисный, так и в некризисный период. Волатильность по данному показателю также выше у частных компаний. Исходя из данных, можно сделать вывод о более эффективной операционной политике в плане планирования издержек, продаж и рынков сбыта у частных компаний в части рассчитанного коэффициента. Поскольку чистая прибыль ни одной из компаний выборки не была ниже нуля и, как следствие, данный коэффициент не принимал отрицательных значений, можно сделать вывод об устойчивости государственных и частных компаний к кризисным явлениям по данному показателю.

Выводы

На основе анализа выбранных показателей платежеспособности, ликвидности и рентабельности нефтегазовых компаний Российской Федерации, можно сделать вывод о соответствии общепринятым нормативным значениям как частных, так и государственных компаний в период 2003-2015 года, в том числе и в кризисныепериоды 2008-2009 года, 2014-2015 года.

Но все же различия в финансовом состоянии государственных и частных компаниях имеются.

Государственные компании обладают более высоким уровнем Leverage, чем частные компании, то есть их кредитная нагрузка превышает кредитную нагрузку частных компаний.

Государственные компании имеют более высокий показатель CurrentRatio, то есть у них выше уровень покрытия краткосрочных обязательств

Частично как следствие более высокого уровня Leverage, у государственных компаний более высокий показатель NetDebttoEBITDA.

Что касается показателей рентабельности, то по всем тестируемым коэффициентам рентабельности частные компании показали лучший результат при меньшем уровне волатильности как за весь период, так и в период кризиса.

Исходя из вышеизложенного, на основе рассмотренных показателей, можно сделать вывод о большей эффективности частных компаний нефтегазового сектора Российской Федерации в части рассчитанных коэффициентов рентабельности, а также об их большей устойчивости к кризисным явлениям в момент времени в части рассчитанных коэффициентов платежеспособности и рентабельности.

В следующей главе исследуется вопрос о том,какие макро- и микро- экономические показатели компании в действительности оказывают влияние на принятие решения руководства компании в части изменения структуры капитала, а именно в части долга.Есть ли взаимосвязь между изменением долга и микро- и макроэкономическими показателями компании и отрасли, а также есть ли различия между набором показателей, оказывающих влияние на долг для частных и государственных компаний.



Глава II. Зависимость размера долга от макро- и микро- экономических показателей

В данной главе исследуются следующие вопросы:

Оказывают ли макроэкономические показатели в совокупности с микроэкономическими показателями значимое влияние на изменение долга частных компаний нефтегазового сектора Российской Федерации.

Оказывают ли макроэкономические показатели в совокупности с микроэкономическими показателями значимое влияние на изменение долга государственных компаний нефтегазового сектора Российской Федерации.

Одинакова ли степень влияния макроэкономических показателей на изменение долга частных и государственных нефтяных компаний. Одни и те жеили разные показатели оказывают влияние на изменение долга по частным и государственным компаниям.

Одинакова ли степень влияния микроэкономических показателей на изменение долга частных и государственных нефтяных компаний. Одни и те же или разные показатели оказывают влияние на изменение долга по частным и государственным компаниям.

2.1 Методология

В качестве метода анализа данных была выбрана панельная регрессия.

Для ответа на вышепоставленные вопросы и для поиска взаимосвязи между ключевыми показателями деятельности нефтегазовых компаний было решено использовать метод панельной регрессии. Метод панельной регрессии был мною выбран в связи с тем, что данные представляют собой наблюдения во времени и по нескольким индивидуальным объектам (компаниям).

Для формирования выборки было решено использовать данные крупнейших нефтегазовых компаний России, информация по которым имеется в доступных источниках информации. Для получения информации по компаниям использовалась база данныхEikonReuters.

На первом этапе была получена информация из источника по крупнейшим нефтегазовым компаниям России. Такими компаниями являются Газпром, Лукойл, Роснефть, Новатек, Башнефть, Транснефть, Сургутнефтегаз, Татнефть.

Далее были взяты финансовые показатели по вышеуказанным компаниям поквартально и годовые показатели по выручке, чистой прибыли,EBITDA, capex, активам, пассивам за период 2001-2015 гг. Из выборки были исключены показатели по Сургутнефтегаз и Башнефть за недостаточностью предоставляемых для раскрытия данных как поквартально, так и в годовых отчетностях.

Данные были взяты в валюте доллары США, поскольку

1) большая часть выручки предприятий экспортная, в валюте.

2) большая часть кредитов нефтегазовых компаний России была привлечена в иностранной валюте.

Насколько видно из графика, санкции, введенные против Российской Федерации в 2014 году значительно повлияли на структуру заимствований государственных компаний. Государственным компаниям был закрыт доступ к международным финансовым рынкам, в связи с чем объем привлеченных кредитов по сравнению с 2013 годом сократился, кроме того, большее количество кредитов было взято в Российских рублях.

Больший объем долга в структуре капитала государственных компаний, нежели частных компаний, в том числе обусловлен большим доступом к международным рынкам капитала до 2015 года включительно и возможностью выпуска облигаций. На ниже приведенном графике можно увидеть привлечение финансирования компаниями частного и государственного сектора посредством выпуска облигаций.

На графике видно, что объем облигационных заимствований государственных компаний значительно превышает объем заимствований частных компаний.

3) Текущая структура кредитного портфеля нефтегазовых компаний России состоит из кредитов, полученных в иностранной валюте.

Вышеуказанные данные были распределены в две выборки по типу компании, к которому относится предприятие нефтегазового сектора на государственные и частные компании.

Далее было построено множество проектных регрессий с макроэкономическими и микроэкономическими показателями на основе годовых и поквартальных данных по вышеуказанным компаниям за 2001-2015 для частных и государственных компаний. В качестве независимых и зависящих переменных были протестированы как и индексы, применяемыми различными авторами в проанализированных мною статьях, так и приращения абсолютных величин. В качестве зависимых переменных были выбраны различные переменные с элементом долга, в качестве независимых переменных, величины, основанные на макро и микро экономических показателях.

Наиболее интересные и статистические значимые результаты (p-valuesкоэффициентов переменных регрессии менее 10%) были получены на основе зависимых и независимых величин - приращениях к предыдущему периоду.

В модель были заложены следующие макроэкономические переменные

1.1. ВВП,

Поскольку нефтяные компании вносят существенный вклад в структуру ВВП России;

1.2. Среднегодовой курс валюты, поскольку наибольшая часть кредитов выбрана в иностранной валюте, в доле которой кредиты в долларах составляют наибольшую часть. Выручка также у большинства компаний экспортная, то есть в валюте;

1.3. Цена за нефть марки Brent, оказывает непосредственное влияние на выручку компаний;

1.4. среднегодовые % ставки по выдаваемым кредитам некоммерческим предприятиям. Поскольку в качестве зависимой переменной выбран "долг".

Все вышеперечисленные показатели оказались не мультиколлинеарными, кроме показателей стоимости нефти и курса валют. Ряды данных показателей имеют корреляцию более 75%, поэтому одновременно не могут быть использованы в качестве независимых переменныхв правой части уравнения.

В качестве независимых переменных в модель закладывались приращения значений по сравнению к предыдущему периоду.

Все ряды были проверены на стационарность.

Следующие микроэкономические показатели были заложены в модель, как показатели, которые могут потенциально оказать наибольшее влияние на структуру долга компании согласно финансовой теории и предыдущим исследованиям, касающихся долговой нагрузки предприятий:

1.1. активы;

1.2. собственный капитал;

1.3. выручка;

1.4. чистая прибыль;

1.5. Сapex.

Переменная	Описание переменной
Зависимая переменная
Debtt	Debt - совокупный долг компании в структуре активов, включает в себя долгосрочный и краткосрочный долг компании в долларах США на конец периода t. Debtt= (Debtt - Debtt-1)/Debtt-1
Независимые переменные
Макроэкономические переменные
GDPj,t	GDP - валовый внутренний продукт Российской Федерации в долларах СШАза годt, данные взяты с сайта ЦБ Российской Федерации www.cbr.ru GDPt=(GDPt - GDPt-1)/GDPt-1
Ratej,t	Rate - среднегодовая обменная ставка доллара к рублюза периодt (цена одного рубля в долларах), данные взяты из базы EikonReuters. Ratet= (Ratet - Ratet-1)/Ratet-1
Oilj,t	Oil - среднегодовая цена на баррель нефти марки Brent в долларах США, данные взяты из базы EikonReuters. Oilt= (Oilt - Oilt-1)/Oilt-1
Cbrj,t	Cbr - средневзвешенная процентная ставка по кредитам, предоставленным кредитными организациями нефинансовым организациям на период свыше одного года в валюте. Данные взяты с сайта ЦБ Российской Федерации www.cbr.ru. Cbrt= (Cbrt - Cbrt-1)/Cbrt-1
Микроэкономические переменные
Assetj,t	Asset - сумма по стоке "Активы" компании j, включающая в себя краткосрочные и долгосрочные активы на конец года t. Данные взяты из базы EikonReuters и из годовых отчетов компаний в долларах США Assetj,t= (Assetj,t - Assetj,t-1)/Assetj,t-1
Capexj,t	Capex - капитальные затраты компании j, взятые из отчета о движений денежных средств по инвестиционной деятельности за годовой период t. Данные взяты из базы EikonReuters и из годовых отчетов компаний в долларах США Capexj,t= (Capexj,t - Capexj,t-1)/ Capexj,t-1
Equityj,t	Equity - собственный капитал компании j, согласно балансу компании jна конец годового периодаt. Данные взяты из базы EikonReuters и из годовых отчетов компаний в долларах США Equityj,t= (Equityj,t - Equityj,t-1)/ Equityj,t-1
Revenuej,t	Revenue - выручка компании j, взятая из отчета о финансовом результате за годовой период t. Данные взяты из базы EikonReuters и из годовых отчетов компаний в долларах США Revenuej,t= (Revenuej,t - Revenuej,t-1)/ Revenuej,t-1
Incomej,t	Income - чистая прибыль до налогообложения компании j, взятая из отчета о финансовом результате за годовой период t. Данные взяты из базы EikonReuters и из годовых отчетов компаний в долларах США Incomej,t= (Incomej,t - Incomej,t-1)/Incomej,t-1

Перед построением регрессий все вышеперечисленные временные ряды по частным и государственным компаниямбыли проверены на стационарность посредством проведения Unitroottestв программе EViews. Ряды стационарны.

Далее вышеуказанные показатели были проверены на мультиколлениарность посредством расчета корреляции между показателями в программе Excel.

Корреляция между макроэкономическими показателямиRatej,tи Oilj,t, ,, а также микроэкономическими показателямиAssetj,t и Equityj,t, Incomej,t и Revenuej,t составила более 0,7, следовательно данные парные показатели оказались мултиколлениарными, следовательно не могут быть одновременно заложены в правую часть уравнения при построении регрессии.

Далее было проверено множество регрессий с включением вышеуказанных показателей.

2.2 Регрессия для нефтегазовых компаний РФ с частным участием

Было построено множество регрессий, наиболее значимыми оказалась регрессия со следующими зависимыми переменными:

Estimation Equation:

=========================

DEBT_T = C(1) + C(2)*ASSET + C(3)*CAPEX + C(4)*CBR + C(5)*OIL

со следующими коэффициентами

DEBT_T = 0.141621899447 + 0.993806726489*ASSET + 0.338766761609*CAPEX - 1.61315028877*CBR - 1.36578670733*OIL

DependentVariable: DEBT_T
Method: PanelLeastSquares
Sample: 1 26
Periodsincluded: 13
Cross-sectionsincluded: 2
Totalpanel (balanced) observations: 26
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	0.141622	0.108973	1.299605	0.2078
ASSET	0.993807	0.218873	4.540562	0.0002
CAPEX	0.338767	0.145517	2.328024	0.0300
CBR	-1.613150	0.667507	-1.767324	0.0803
OIL	-1.365787	0.505972	-2.699335	0.0134

R-squared	0.595773
Adjusted R-squared	0.518777
Durbin-Watsonstat	2.035100

Коэффициент Asset (Активы)является значимым на 0,1% уровне, следовательно, вероятность того, что показатель Assetвлияет на долг именно в данном уравнении,составляет 99,9%.

Коэффициент Capex (Капитальные затраты)является значимым на 5% уровне, следовательно, вероятность того, что показатель Capexвлияет на долг именно в данном уравнении, составляет 95%.

Коэффициент Cbr (рыночные % ставки по кредитам некоммерческим учреждениям)является значимым на 10 % уровне, следовательно, вероятность того, что показатель Cbrвлияет на долг именно в данном уравнении, составляет 90%.

Коэффициент Oil (цена на нефть)является значимым на 5 % уровне, следовательно, вероятность того, что показатель Oilвлияет на долг составляет именно в данном уравнении составляет 95%.

Такие переменные, как Выручка, Прибыль, ВВП, обменный курс рубля к долларуне дают значимых коэффициентов.

Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
GDP	0.922863	0.742673	1.242624	0.2284
REV	-0.322479	0.290687	-1.109366	0.2804
RATE	-1.292321	1.250548	-1.033403	0.3132
INC	-0.205750	0.177912	-1.156469	0.2611

Кроме того, если в регрессию по частным компаниям вместопоказателя Asset, включить показатель Equity (Собственный капитал), использовать два показателя одновременно нельзя, так как они мультиколлинеарны, коэффициент корреляции между двумя этими показателями составляет более 0,8, результаты также будут значимые

Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	0.182108	0.119493	1.524009	0.1424
CAPEX	0.381641	0.160592	2.376465	0.0271
OIL	-1.364317	0.570182	-2.392775	0.0261
EQUITY	0.643835	0.180898	3.559111	0.0019
CBR	-1.582120	1.081414	-1.645893	0.0912



R-squared	0.500328
Adjusted R-squared	0.405152
Durbin-Watsonstat	1.852393

R-SQUAREDв данной регрессииcнезависимой переменной "Equity" меньше, чем R-SQUARED в регресcии с независимой переменной "Asset". Это значит, чтоименно в вышеприведенных регрессиях с вышеуказанным набором показателей, зависимость изменения долга от изменения активов для частных компаний сильнее, чем зависимость изменения долга от изменения собственного капитала для частных компаний.

2.3 Регрессия для нефтегазовых компаний РФ с государственным участием

Было построено множество регрессий, наиболее приемлемой,с наибольшимзначением R-SQUAREDи с наибольшей значимостью коэффициентов, оказалась регрессия со следующими независимыми переменными:

Estimation Equation:

DEBT_T = C(1) + C(2)*ASSET + C(3)*INC + C(4)*GDP + C(5)*OIL

Substituted Coefficients:

DEBT_T = 0.0145876751395 + 1.12614250734*ASSET - 0.173953992127*INCОME + 0.80317724185*GDP - 1.35928164422*OIL

DependentVariable: DEBT_T
Method: PanelLeastSquares
Sample: 1 26
Periodsincluded: 13
Cross-sectionsincluded: 2
Totalpanel (balanced) observations: 26

Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	0.014588	0.105154	-0.138727	0.2905
ASSET	1.126143	0.180654	6.233688	0.0000
INCOME	-0.173954	0.119413	-1.752056	0.0891
GDP	0.803177	0.464754	1.693515	0.0995
OIL	-1.359282	0.233825	-1.833909	0.0754

Коэффициент Asset (Активы) является значимым на 0,1% уровне, следовательно, вероятность того, что показатель Assetвлияет на долг именно в данном уравнении, составляет 99,9%.

Коэффициент Income (Прибыль)является значимым на 10% уровне, следовательно, вероятность того, что показатель Incomeвлияет на долг именно в данном уравнении, составляет 90%.

Коэффициент GDP (ВВП)является значимым на 10 % уровне, следовательно, вероятность того, что показатель GDPвлияет на долг именно в данном уравнении, составляет 90%.

Коэффициент Oil (Цена на нефть)является значимым на 10% уровне, следовательно, вероятность того, что показатель Oilвлияет на долг составляет именно в данном уравнении составляет 90%.

R-squared	0.614174
Adjusted R-squared	0.568783
Durbin-Watsonstat	1.834284

Такие переменные, как Выручка, Прибыль, ВВП, обменный курс рубля к доллару даже при высоком уровне R-squaredне дают значимых коэффициентов.

Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
RATE	0.569205	0.979817	0.580930	0.5652
CBR	0.200496	0.976622	0.205296	0.8386
CAPEX	0.156373	0.106322	1.470743	0.1508
REV	0.407367	0.366142	1.112594	0.2737
EQUITY	0.438119	0.315450	1.388872	0.1739

Для государственных и частных компаний влияние коэффициента Asset (Активы)является значимым на 0,1% уровне

Для государственных компаний влияние коэффициента Oil (цена на нефть)является менее значимым ( на 10% уровне), чем для частных компаний (на 5% уровне)

Для государственных компаний на 10% уровне являются значимыми коэффициенты Oil (цена на нефть)иIncome (прибыль).

Для частных компаний на 5% уровне является значимым показатель Capex, на 10% уровне показатель Cbr (ставки по кредитам нефинансовым учреждениям).

Вывод

Таким образом гипотезы о том, что макро- и микроэкономические показатели не оказывают влияния на изменение размера долга частных и государственных нефтегазовых компаний Российской Федерации отвергаются.

Также из проведенного исследования можно сделать вывод о том, что разные макро- и микроэкономические показатели оказывают влияние на изменение долга частных и государственных компаний.

Для размера долга частных компаний значимыми показателями оказались величина активов, величина собственного капитала компании, капитальные затраты, цена не нефть и среднерыночные процентные ставки.

DEBT_T = 0.14 + 0.994*ASSET + 0.339*CAPEX - 1.613*CBR - 1.366*OIL

Коэффициенты "Активы", "Капитальные затраты" являются для частных компаний коэффициенты с положительным влиянием, коэффициенты "ставка по кредитам", "цена на нефть" являются коэффициентами с отрицательным влиянием. Это значит, что у частных компаний увеличение активов и увеличение капитальных затрат влечет за собой увеличение долга, увеличение ставки по кредитам и увеличение цены на нефть влечет за собой уменьшение долга.

Для размера долга государственных компаний значимыми показателями оказались ВВП, цена на нефть, размер активов компании и чистая прибыль компании.

DEBT_T = 0.015 + 1.126*ASSET - 0.174*INCОME + 0.803*GDP - 1.359*OIL

Коэффициенты "Активы", "Валовый внутренний продукт" являются для частных компаний коэффициентами с положительным влиянием, коэффициенты "чистая прибыль", "цена на нефть" являются коэффициентами с отрицательным влиянием. Это значит, что у государственных компаний увеличение активов компании и увеличение валового внутреннего продукта Российской Федерации влечет за собой увеличение долга, увеличение чистой прибыли и увеличение цены на нефть влечет за собой уменьшение долга.

Два одинаковых показателя оказались значимыми для изменения объема долга и для государственных и для частных компаний - цена на нефть и активы компании.

Активы. Коэффициент показателя активы у государственных компаний равен 1,126, у частных компаний 0,994. Данные коэффициенты означают, что государственные компании более интенсивно наращивают свой долг при увеличении уровня активов, чем частные компании. Частные компании более сдержанны в своей долговой политике. Также из проведенного анализа видно, что показатель долга частных компаний чувствителен к размеру собственного капитала компании. Долговая политика государственных компаний ориентирована на размер активов и не настолько чувствительна к размеру собственного капитала, как долговая политика частных компаний.

Цена на нефть. Коэффициент показателя "цена на нефть" государственных компаний равен "- 1.359", у частных компаний "- 1.613". Степень влияния цены на нефть на уровень долга более существенна для частных компаний, нежели для государственных. Можно сделать вывод о том, что при уменьшении цены на нефть компания склонна наращивать долг во избежание нехватки ликвидности при сокращенных поступлениях денежных потоков от выручки, обусловленных низкими ценами на нефть. При увеличении цены на нефть компания генерирует достаточное количество денежных средств и может обойтись меньшим количеством долга.



Заключение

В настоящей работе были проанализированы поставленные вопросы и получены следующие результаты исследований.

Компании нефтегазового сектора, основываясь на показателях платежеспособности и рентабельности проявили устойчивость в периоды 2001-2015 гг., в том числе и в периоды кризиса 2008-2009, 2014-2015.

Макроэкономические показатели в совокупности с микроэкономическими показателями оказывают значимое влияние на изменение долга частных компаний нефтегазового сектора Российской Федерации. финансовый устойчивость нефтегазовый регрессия

Макроэкономические показатели в совокупности с микроэкономическими показателями оказывают значимое влияние на изменение долга государственных компаний нефтегазового сектора Российской Федерации.

На изменение размера долга частных и государственных компаний, влияют, в том числе одинаковые макро- и микроэкономические показатели:размер активов, цена на нефть.

Несмотря на кажущееся на первый взгляд сходство финансовых стратегий, в том числе и стратегии долгового финансирования компаний нефтегазового сектора Российской Федерации, в развитии государственных и частные компании нефтегазового сектора РФ можно наблюдать как схожие, так и различные тенденции.

Государственные компании обладают более высоким уровнем Leverage, чем частные компании, то есть кредитная нагрузка государственных компаний превышает кредитную нагрузку частных компаний.Государственные компании имеют более высокий показатель CurrentRatio, то есть у них выше уровень покрытия краткосрочных обязательств. Но достаточно высокий по сравнению с частными компаниями уровень заемного капитала не дает более высоких показателей рентабельности на среднегодовом уровне за период 2001-2015, по сравнению с частными компаниями. Долговая политика государственных компанийвзаимосвязанас размером активов, прибылью, ВВП, ценой на нефть. При этом анализ не показал существенной зависимости изменений долга государственных компаний от размера собственного капитала и среднерыночных процентных ставок. Из преимуществ большой долговой нагрузки компаний и ориентацию на активы и ВВП можно отметить достижения в некоторые некризисные периоды высоких уровней рентабельности, намного превышающих уровни рентабельности частных компаний, хотя опять же показатель волатильности такой рентабельности довольно велик. Также из интересных показателей компаний государственного сектора является взаимосвязь прибыли компаний и долга с отрицательным коэффициентом. Это можно объяснить тем, что в период высокой прибыли компании пытаются снижать долговую нагрузку и погашать некоторые кредиты досрочно:

"Газпром: Кредиты GPBCreditRiskManagementS.A и Россельхозбанка были досрочно погашены полностью в сентябре и декабре 2009 года соответственно. В декабре было также осуществлено частичное досрочное погашение кредита Сбербанка на 720 млн долларов США, говорится в отчете.

«Роснефть» начала досрочно погашать кредиты, взятые на покупку ТНК-ВР. Компании помогли стабильный денежный поток и экономия на капвложениях

НК "Роснефть" досрочно погасила кредит в размере 577 млн долларов США, привлеченный в IV квартале 2008г. у Внешэкономбанка сроком на 1 год, сообщила пресс-служба компании., досрочное погашение кредита Внешэкономбанку осуществлено из средств, заработанных компанией в I квартале 2009г., и "обусловлено желанием в кратчайшие сроки возвратить государству предоставленные им средства".

Частные компании.Что касается показателей рентабельности, то по всем тестируемым коэффициентам рентабельности частные компании показали лучший результат при меньшем уровне волатильности, как за весь период, так и в период кризиса. Также долговая политика частных компаний показала взаимосвязь не только с величиной активов, но также и со значением собственного капитала компании. Высокая рентабельность частных компаний может быть следствиемвзаимосвязи долговой политики компаний и инвестиционных программ предприятий, размера собственного капитала компаний, чувствительности политики кредитования к рыночным ставкам по кредитам, цене на нефть. Таким образом, можно сделать вывод о высокой эффективности в части рассчитанных показателей рентабельности частных компаний, а так же оменее объемной политике кредитования у частных компаний по сравнению с государственными компаниями.