Анализ инвестиционной привлекательности нефтедобывающей промышленности Российской Федерации

Размещено на http://www.allbest.ru/

52

Содержание

Введение

Глава 1. Теоретические основы анализа инвестиционной привлекательности нефтедобывающей промышленности

1.1 Характеристика нефтедобывающей отрасли и ее роль в экономике Российской Федерации

1.2 Понятие и основные показатели, характеризующий финансовую деятельность предприятия и участвующие в оценке инвестиционной привлекательности

1.3 Описание моделей для прогнозирования котировок акций

Глава 2. Статистический анализ инвестиционной привлекательности основных нефтедобывающих компаний РФ ОАО «НК «Роснефть» и ПАО «ЛУКОЙЛ»

2.1 Общая характеристика компаний ОАО «НК «Роснефть» и ПАО «ЛУКОЙЛ»

2.2 Анализ рентабельности ОАО «НК «Роснефть» и ПАО «ЛУКОЙЛ»

2.3 Анализ ликвидности ОАО «НК «Роснефть» и ПАО «ЛУКОЙЛ»

2.4 Анализ финансовой устойчивости ОАО «НК «Роснефть» и ПАО «ЛУКОЙЛ»

Глава 3. Прогноз котировок акций ОАО «НК «Роснефть» и ПАО «ЛУКОЙЛ»

3.1 Прогноз с помощью модели ARIMA

Заключение

Список литературы

Приложения



Введение

Такое понятие как «анализ» применяется практически во всех сферах человеческой деятельности. Сама суть проведения анализа заключается в изучение результатов и последствий этой деятельности.

Анализ данных представляет собой последовательность действий, направленных на получение определенного представления о природе явлений, которые описываются этими данными. В данной работе анализ связан с инвестиционной привлекательностью нефтедобывающей промышленности России.

Актуальность выбранной темы состоит в том, что Россия является практически нефтяной державой. По данным Министерства финансов РФ в 2015 году 44% доходов бюджета формируются за счет денег от экспорта нефти. Таким образом, нефтедобывающая промышленность является ключевой отраслью для России и наиболее развивающейся, что формирует к ней инвестиционный интерес.

Для анализа выбранной отрасли я принял решение рассмотреть две крупнейшие нефтедобывающие компании: ОАО «Роснефть» и ПАО «ЛУКОЙЛ». Две выбранные компании обладают крупнейшим доказанным объемом запасов в России, а также в совокупности добывают более половины всей нефти в стране - примерно 55%.

Для анализа инвестиционной привлекательности необходимо четко определить цели и задачи исследования, а также объект и предмет исследования.

Цель работы - провести анализ инвестиционной привлекательности нефтедобывающей промышленности Российской федерации.

Исходя из цели, можно сформулировать следующие задачи исследования:

- описать текущую ситуации в нефтедобывающей отрасли России;

- рассмотреть теоретические аспекты анализа инвестиционной привлекательности;

- дать организационно-экономическую характеристику предприятий «Роснефть» и «ЛУКОЙЛ»;

- проанализировать финансовое состояние ОАО «Роснефть» и ПАО «ЛУКОЙЛ», а именно анализ рентабельности, ликвидности и финансовой устойчивости;

-Построить эконометрическую модель ARIMA, на основании которой сделать прогноз относительно котировок акций выбранных компаний на 5 шагов.

Объектом данного исследования является нефтедобывающая промышленность, представленная двумя крупнейшими компаниями ОАО «Роснефть» и ПАО «ЛУКОЙЛ».

Предметом исследования является совокупность статистических показателей и методов анализа инвестиционной привлекательности компаний.

Анализ инвестиционной привлекательности всегда сопряжен с изучением структуры капитала исследуемых компаний на предмет соотношения активов и пассивов, рентабельности и соотношения собственных и заемных средств, так как именно эти параметры во многом определяют эффективность финансовой деятельности компании, правильное распределение имеющихся ресурсов и, как следствие, ее инвестиционную привлекательность. Кроме того, поскольку любой инвестор, выбирающий компанию для инвестирования средств, понимает, что инвестирует он в капитал компании, а именно в ее акции, необходимо рассмотреть динамику акций выбранных компаний и построить прогноз, чтобы оценить целесообразность вложения средств. Именно такой подход и будет использоваться в рамках моей дипломной работы.



Глава 1. Теоретические основы анализа инвестиционной привлекательности компаний

1.1 Характеристика нефтедобывающей отрасли и ее роль в экономике Российской Федерации

Россия является территориально самой большой в мире и обладает огромными запасами сырья и ресурсов. Одним из основных богатств России является нефть. По данным из обзора¹ нефтегазовой отрасли, который ежегодно публикуется крупной британской нефтегазовой компанией «Би-Пи», объем доказанных запасов России составляет 14 млрд тонн нефти или 6% от общемировых запасов. Под понятием «доказанные запасы» понимают то количество полезных ископаемых, которое в перспективе можно добыть, используя имеющиеся технологии.

Нефть играет важную роль в экономиках стран, ее добывающих. Крупнейшие нефтедобывающие страны в мире -- это Саудовская Аравия, Россия, США, Китай, Иран, и Венесуэла. Россия в этом списке занимает второе место, уступая лишь Саудовской Аравии. Современные тенденции мирового ранка нефти говорят о растущем спросе на этот ресурс. Общий объем мирового предложения нефти на данный момент по данным ОПЕК составляет 95,8 миллионов баррелей² в сутки, а к 2022 году по прогнозам Международного энергетического агентства ежедневный мировой спрос на нефть составит уже 103,8 миллионов баррелей. Ежедневный объем добычи нефти в РФ в марте 2017 года составил³ 11,109 миллионов баррелей из которых на экспорт пошло около 5,6 миллиона. Таким образом, доля РФ на мировом рынке нефти составляет примерно 11,6%, что обеспечивает стране достаточно сильную позицию в этой области. Объемы экспорта нефти

1. BP Statistical Review of World Energy June 2016

2. Американский баррель - 159 литров

3. По данным Bloomberg

крупнейших стран-экспортеров представлены на рисунке 1.

Рис. 1. Объем экспорта нефти крупнейших стран экспортеров

Источник:.OPEC Annual Statistical Bulletin 2016

Добычей, транспортировкой, переработкой и сбытом нефти занимается нефтяная промышленность. Впервые добывать нефть в России начали в 1745 года, однако разработка месторождений была нерентабельной из-за низкого спроса и узкого практического применения нефти. С изобретением керосиновой лампы спрос возрос многократно, а основным нефтяным регионом стал Кавказ. В 1960 году в СССР был освоен ряд крупных месторождений в Поволжье и Западной Сибири, а в 1989 добыча нефти в СССР достигла исторического максимума. После распада Советского Союза большинство государственных нефтяных предприятий были акционированы и переданы в частные руки.

Нефтедобывающая отрасль является ключевой для экономики Российской Федерации в первую очередь потому, что именно она формирует основные доходы бюджета страны. По итогам 2016 года доля нефтегазовых доходов в федеральном бюджете составила 44%. Важность нефти для экономики России также доказывается тем фактом, что курс российского рубля очень сильно зависит от мировых цен на нефть. На рисунке 2 представлена динамика цен на нефть и курса рубля.

Рис. 2. Динамика курса рубля и цен на нефть

Источник: Yahoo!Finance

На начало 2016 году добычу нефти в России осуществляли 292 компании, имеющие соответствующие разрешительные документы. Из них 110 являются вертикально-интегрированными компаниями. Их особенность заключается в том, что они осуществляют несколько бизнес-процессов в отрасли: добыча, транспортировка, переработка, реализация нефти и нефтепродуктов. Также 179 независимых компаний, не входящих в структуру вертикально интегрированных и 3 компании, работающие по соглашению о разделе продукции, которое представляет собой определенный договор, заключенный между добывающей компанией (подрядчиком) и государством. По такому договору подрядчик получает право проводить поисковые и разведочно-геологические работы, а также эксплуатировать месторождения полезных ископаемых на определенной территории.

Ежегодно в России добывается более 500 миллионов тонн нефти. В 2016 объем добычи составил рекордные 547,5 миллионов тонн нефти, при этом добыча 442 из них приходится на 7 крупнейших нефтедобывающих компаний. Наибольшая доля добычи приходится на компанию «Роснефть», которая добыла за 2016 год 211,1 миллиона тонн нефти. Добыча «ЛУКОЙЛа» составила 83 миллиона тонн, «Сургутнефтегаза» -- 61,849 миллиона тонн, «Газпром нефти» -- 37,761 миллиона тонн, «Татнефти» -- 28,686 миллиона тонн, «Славнефти» --15 миллионов тонн, «РуссНефти» -- 7 миллионов тонн. Доля крупнейших нефтедобывающих компаний в процентах от общей ежегодной добычи нефти в России представлена на рисунке 3.

Рис. 3. Доля российских нефтедобывающих компаний в общем объем добычи в 2016 году

Источник: Официальные данные рассмотренных компаний

На представленной диаграмме видно, что большая часть всей российской нефти (54 %) добывается двумя компаниями - «Роснефть» и «ЛУКОЙЛ». Примечательно, что это две самые старейшие компании России, которые сформировались почти сразу после распада СССР. Кроме того, основные запасы нефти принадлежат именно этим двум организациям. Исходя из этого, я считаю целесообразным в рамках своей работы, посвященной анализу инвестиционной привлекательности нефтедобывающей промышленности, рассмотреть привлекательность этих двух компаний для потенциальных инвесторов.

1.2 Понятие и основные показатели, характеризующий финансовую деятельность предприятия и участвующие в оценке инвестиционной привлекательности

В данной работе под инвестиционной привлекательностью будем понимать совокупность производственных, коммерческих, финансовых характеристик, которые демонстрируют эффективность работы компании и позволяют потенциальному инвестору оценить, насколько выбранный объект инвестиций привлекательнее других для вложения имеющихся ресурсов и способен приносить стабильную выгоду.

Для управления компанией необходимо иметь надежный средства контроля, которые помогут оценить, насколько эффективно используются имеющиеся ресурсы и понят в верном ли направлении движется компания с точки зрения ее коммерческих целей. Основной задачей любой коммерческой организации является получение прибыли и увеличение благосостояния владельцев и акционеров. Исходя из этого, одной из важнейших целей компании является повышение ее инвестиционной привлекательности для потенциальных инвесторов.

Применительно к данной предметной области, из всех показателей, характеризующих инвестиционную привлекательность предприятия, в условиях доминирования экономических методов управления, на первый план выходят те, которые прямо или косвенно характеризуют, прежде всего, финансово-экономические аспекты хозяйствующего субъекта.

Такими показателями, по нашему мнению, являются показатели финансового состояния оборонных предприятий-исполнителей контрактов, и их экономической устойчивости. Эти показатели должны рассматриваться как обобщенные, поскольку характеризуют два, хотя и взаимосвязанных, но, тем не менее, различных аспекта функционирования оборонных предприятий.

Финансовый результат играет огромную роль в деятельности предприятия и является важнейшим критерием при принятии решений относительно инвестирования в данную компанию, поскольку именно финансовый результат, формирующийся непосредственно на рынке, вне границ самого предприятия, позволяет исследовать многие экономические процессы и отношения внутри предприятия, найти сильные и слабые стороны предприятия и принять верное инвестиционное решение.

Основными задачами статистики финансов предприятий и организации являются:

Ш изучение состояния и развития финансово- денежных отношений; анализ объема и структуры источников формирования денежных средств;

Ш анализ уровня и динамики прибыли, рентабельности, оборачиваемости оборотных средств;

Ш оценка финансовой устойчивости и платежеспособности предприятий и организаций.

Важность финансового результата, не только для потенциальных инвесторов, но и для самих собственников компании наводит на мысль о необходимости введения специальной системы показателей, которая бы помогла точнее оценить результаты финансовой деятельности компании.

Для расчета показателей, характеризующих финансовое состояние предприятий, источниками информации являются бухгалтерская и статистическая отчетность. А именно: “Баланс предприятия” (форма №1), “Отчет о финансовых результатах и их использовании” (форма №2), “Отчет о движении денежных средств” (форма №4), статистическая отчетность (форма №10 годовая) “Отчет об основных показателях финансовой деятельности предприятия (организации)”, форма №1-ф “Состояние расчетов на предприятиях (организациях)”.

Ключевыми абсолютными показателями, которые позволяют нам оценить финансовое положение коммерческих организаций, то есть организаций, ставящих главной целью извлечение прибыли, являются: выручка от реализации, прибыль, рентабельность, наличие и оборачиваемость оборотных активов.

Выручка от реализации продукции, выполненных работ и оказанных услуг является важным индикатором финансовой деятельности, поскольку показывает стоимость реализации продукции (услуг), то есть объем основного источника финансовых ресурсов в коммерческих компаниях.

Прибыль также служит значимым экономическим показателем, так как отражает конечные финансовые результаты деятельности отраслей и организаций. Существует 5 видов прибыли, в зависимости от порядка расчета и содержания: валовая (балансовая) прибыль, прибыль от реализации, чистая прибыль, нераспределенная прибыль и прибыль, облагаемая налогом.

Валовая (балансовая) прибыль - сумма прибыли (или убытка) от реализации продукции, оказания услуг, основных фондов или другого имущества, а также доходов от внереализационных операций за вычетом суммы расходов по этим операциям.

Под доходами от внереализационных операций понимают:

- доходы от долевого участия в других организациях;

- доходы от сдачи в аренду имущества;

- полученные штрафы, пени и неустойки;

- доходы по операциям с валютой;

Под расходами понимают:

- судебные издержки;

- уплаченные штрафы и пени;

- отрицательные курсовые разницы по операциям с валютой;

Сальдо доходов и расходов от внереализационных операций прибавляется к итоговой сумме при положительном его значении и вычитается при отрицательном.

Балансовая прибыль считается за отчетный период на основании бухгалтерского учета и не входит в валюту баланса.

Прибыль от реализации продукции и услуг - разность между выручкой от реализации продукции и услуг в действующих ценах без НДС и акцизов и полной себестоимостью.

Чистая прибыль определяется как разница между балансовой прибылью и денежными средствами, идущими на уплату налогов и другие отчисления в бюджет.

Облагаемая налогом прибыль определяется в целях налогообложения. Для ее расчетов из балансовой прибыли вычитают сумму налоговых льгот, которые предоставляются плательщикам, а также прибавляют (или вычитают) суммы доходов (затрат), оговоренных законодательством.

Нераспределенная прибыль - это та часть прибыли, которая не идет в уплату налогов и не распределяется между акционерами в виде дивидендов, а повторно инвестируется в активы этой компании.

Показатели прибыли характеризуют абсолютный экономический эффект деятельности организации.

Для того, чтобы оценить финансовое состояние выбранных компаний обычно используют относительные показатели, которые, в свою очередь, были мной для удобства разделены на группы, отражающие основные стороны финансового состояния компании. Таких групп у нас получится четыре: коэффициенты рентабельности; коэффициенты ликвидности; показатели структуры капитала (коэффициенты финансовой устойчивости); коэффициенты деловой активности (коэффициенты оборачиваемости). Наглядно они представлены на рисунке 4.

13

Рис. 4. Основные показатели финансового состояния

14

Коэффициенты рентабельности:

Коэффициенты рентабельности рассчитываются на основе данных отчета о прибылях и убытках, а также баланса фирмы. Как правило, все эти показатели отражают отношение чистой или операционной прибыли компании к тому или иному параметру ее деятельности (обороту, величине активов, собственному капиталу).

Обычно выделяют четыре основных коэффициента рентабельности:

1.1. Коэффициент рентабельности продаж (ROS)

Коэффициент рентабельности продаж ROS (Return On Sale) отражает доход компании на каждый заработанный рубль и может быть полезен как для правильной интерпретации данных об обороте, так и для экономических прогнозов в условиях ограниченного объема рынка, сдерживающего рост продаж. Также, рентабельность продаж является важным показателем для сравнения эффективности организации бизнеса в компаниях, работающих в одной отрасли.

1.2. Коэффициент рентабельности активов (ROA)

где средняя стоимость активов- это среднее арифметическое величины активов на начало и конец года;

Коэффициент рентабельности активов ROA (Return On Assets) позволяет определить эффективность использования активов предприятия и показывает, сколько денежных единиц чистой прибыли заработала каждая единица активов. Данный показатель характеризует эффективность работы финансовых менеджеров компании и специалистов в области управленческого учета.

1.3. Коэффициент рентабельности собственного капитала (ROE)

Коэффициент ROE (Return On Equity) важнейший показатель в инвестиционном анализе. Он характеризует доходность бизнеса для его владельцев и отражает прибыль от каждой инвестированной собственниками капитала денежной единицы. ROE является базовым коэффициентом, характеризующим эффективность вложений в какую-либо деятельность.

1.4. Коэффициент рентабельности инвестированного капитала (ROIC)

где NOPLAT (Net Operating Profit Less Ajusted Taxes) - чистая операционная прибыль после вычета налогов;

Коэффициент RIOC (Return On Invested Capital) отражает доходность, полученную на капитал, привлеченный из внешних источников. Высокие значения показателя говорят экономической силе компании и наличии сильного управляющего состава.

Коэффициенты ликвидности:

Также для оценки платежеспособности используются показатели ликвидности, которые характеризуют способность предприятия погашать в срок свои финансово- кредитные обязательства. Ликвидность характеризуется тремя коэффициентами, однако нас, как инвесторов, больше всего интересуют коэффициенты текущей и быстрой ликвидности, которые мы вычислим для анализа платежеспособности выбранных нефтедобывающих компании.

2.1 Коэффициент текущей ликвидности (CR)

где Текущие активы=Оборотные активы - Дебиторская задолженность

Данный коэффициент CR (Current Ratio) показывает отношение суммы наличных оборотных активов к величине текущих обязательств или краткосрочной задолженности. Другими словами, это коэффициент показывает, сколько рублей активов имеется в расчете на 1 руб. задолженности предприятия. Если этот коэффициент более 0,8, то предприятие считается платежеспособным. Также принято считать, что этот коэффициент должен входит в интервал 1-2. В этом случае мы можем сказать, что предприятие рационально использует ресурсы. Рассчитывается как отношение текущих (оборотных) активов к краткосрочным обязательствам (текущим пассивам). Важно, что при расчете коэффициента текущей ликвидности нужно исключить из оборотных активов дебиторскую задолженность.

2.2 Коэффициент абсолютной ликвидности

где КФВ- краткосрочные финансовые вложения

Коэффициент абсолютной ликвидности AR (Absolute Ratio) показывает, какую часть краткосрочной задолженности способна погасить компания в ближайшее время. Он рассчитывается как отношение величины наиболее ликвидных оборотных активов (денежные средства, имеющие спрос ценные бумаги, краткосрочные финансовые вложения) к сумме текущих краткосрочных обязательств. Благоприятным считается коэффициент, превышающий 0,2.

2.3 Коэффициент быстрой ликвидности

где КФВ- краткосрочные финансовые вложения

Коэффициент быстрой ликвидности QR (Quick Ratio) характеризует способность организации погашать свои краткосрочные обязательства за счет продажи ликвидных активов.

Коэффициенты финансовой устойчивости:

Серьезное внимание при анализе финансового состояния уделяется анализу задолженности предприятий. Способность предприятия расплачиваться по своим обязательствам, покрывать затраты, включенные в основной, оборотный капитал и нематериальные активы характеризует ее финансовую устойчивость. От ее уровня зависят взаимоотношения предприятия с поставщиками, кредиторами, банками, покупателями, акционерами, потенциальными инвесторами и органами управления.

Именно финансовая отчетность дает нам возможность провести анализ финансовой устойчивости компании и рассчитать следующие показатели:

1. Коэффициент автономии;

2. Коэффициент финансовой зависимости;

3. Коэффициент соотношения заемных и собственных средств;

4. Коэффициент маневренности собственных оборотных средств;

5. Коэффициент соотношения мобильных и иммобилизованных активов;

6. Коэффициент обеспеченности оборотного капитала собственными источниками финансирования;

7. Коэффициент обеспеченности запасов собственными средствами.

Рассмотрим эти коэффициенты более подробно.

3.1. Коэффициент автономии

Коэффициент автономии CA (Coefficient of Autonomy) рассчитывается как отношение собственного капитала предприятия к величине суммарных активов и показывает степень зависимости предприятия от кредиторов. Его критическое значение должно быть не менее 0,5 и не более 1,0. Данный показатель особенно важно рассматривать в динамике: его рост свидетельствует о финансовом неблагополучии организации. Наилучшее значение коэффициента автономии составляет 0,5 - 0,6%.

3.2. Коэффициент финансовой зависимости

Коэффициент финансовой зависимости DR (Debt Ratio) характеризует соотношение заемного капитала ко всем активам. Этот показатель часто используют на западе, а в России традиционно используют близкий по смыслу коэффициент автономии.

3.3. Коэффициент соотношения собственного и заемного капитала

3.5.

Коэффициент EDCR (Equity to Debt Capital Ratio) используется в том случае, если необходимо определить, может ли предприятие привлекать в хозяйственный оборот сторонние ресурсы (заемные средства). Данный коэффициент также лучше рассматривать в динамике. Если показатель растет, значит существует тенденция к усилению зависимости компании от внешних инвесторов и заемных средств. Рекомендуемое значение показателя EDCR <0,7. Оптимальное соотношение собственного и заемного капитала 0,5 <EDCR < 0,7. Если значения коэффициента превышают порог 0,7, т.е. EDCR > 0,7 то есть основания предполагать, что финансовая устойчивость предприятия является сомнительной.

3.6. Коэффициент маневренности собственных оборотных средств.

Коэффициент MC (Maneuverability Coefficient) показывает, какая часть собственного капитала находится в обороте. Оптимальные значения коэффициента зависят от специфики отрасли. Рекомендованный диапазон 0,2 - 0,5.

3.7. Коэффициент соотношения мобильных и иммобилизованных активов

Коэффициент MIAR (Mobile to Immobilized Assets Ratio) показывает сколько оборотных активов приходится на каждый рубль внеоборотного капитала. Чем выше значение данного коэффициента, тем больше предприятие вкладывается в оборотные активы.

3.8. Коэффициент обеспеченности оборотного капитала собственными источниками финансирования

Коэффициент PWC (Provision of Working Capital) показывает степень обеспеченности организации собственными оборотными средствами, необходимыми для ее финансовой устойчивости. Считается, что предприятие обеспечено собственными источниками финансирования оборотного капитала при значении коэффициента PWC ? 0,1.

3.9. Коэффициент обеспеченности запасов собственными средствами

Коэффициент SP (Stock Provision) характеризует уровень финансирования запасов за счет собственных средств финансирования предприятия.

Коэффициенты оборачиваемости:

Коэффициенты оборачиваемости строятся на анализе соотношения объема продаж компании и задействованных в производстве ресурсов. Чем выше показатели оборачиваемости, тем более эффективно используются ресурсы компании и тем меньше ресурсов требуется для ее работы. Тенденции в изменении показателей оборачиваемости в сравнении с аналогичными тенденциями других компаний отрасли могут использоваться для выявления потенциальных проблем в организации производства.

4.1 Коэффициент оборачиваемости активов

где объем продаж - годовой оборот компании

Показатель AT (Assets Turnover) демонстрирует эффективность использования ресурсов, задействованных в производстве. Данный показатель косвенно отражает рентабельность компании.

4.2. Коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности

Коэффициент оборачиваемости дебиторской задолженности RT (Recievables Turnover) характеризует скорость погашения дебиторской задолженности организации, то есть насколько быстро компания получает оплату своих товаров или услуг от покупателей, а также платежеспособность клиентов. Снижение данного коэффициента может свидетельствовать о том, что компания взаимодействует с неплатежеспособными клиентами или имеет другие проблемы сбыта.

1.3 Использование эконометрических моделей для прогнозирования курсов акций

На данный момент большинство компаний, представленных на мировом рынке являются акционерными обществами, то есть обществами, уставный капитал которого разделен на определенное число акций. Акции являют собой капитал компании или долю в активах компании, дающую владельцу право получение части прибыли в виде дивидендов, на участие в управлении акционерным обществом и на часть имущества компании, остающегося после ее ликвидации. Именно на акциях отражается эффективность работы компании и ее прибыльность, что говорит о необходимости исследования их динамики в рамках любого исследования, связанного с инвестиционной привлекательностью.

Анализ фондового рынка, в том числе в целях прогнозирование цен на акции, давно является интересной темой для многих исследователей. Фундаментальный анализ и технический анализ - два основных подхода к анализу акций, используемые для прогнозирования будущих изменений их цены. Особенность фундаментального анализа в том, что он пытается предсказать цену акции конкретных компаний, изучая характеристики самой компании, такие как доходы, ежегодные темпы роста, а также ее потенциальных конкурентов. Технический анализ, в свою очередь, основан исключительно на изучении исторических данных или модели фондового рынка, включая ценовые, объемные и технические индикаторы. Оба подхода имеют свои «за» и «против». Как правило, фундаментальный анализ предпочтительнее для более длительных периодов времени, тогда как технический анализ рассматривается как наиболее подходящий для краткосрочных прогнозов.

Для прогнозирования финансовых временных рядов часто применяют эконометрические модели. Моделей для прогнозирования существует очень много. Основные из них можно условно разделить на 11 групп.

1. Регрессионные модели прогнозирования

2. Авторегрессионные модели прогнозирования (ARIMA, GARCH, ARDLM)

3. Модель на методе опорных векторов (SVM)

4. Модели экспоненциального сглаживания (ES)

5. Модель по выборке максимального подобия (MMSP)

6. Модель на нейронных сетях (ANN)

7. Модель на цепях Маркова (Markov chains)

8. Модель на классификационно-регрессионных деревьях (CART)

9. Модель на основе генетического алгоритма (GA)

10. Модель на опорных векторах (SVM)

11. Модель на основе передаточных функций (TF)

12. Модель на нечеткой логике (FL)

В своей работе я буду использовать авторегрессионную модель ARIMA. Модель авторегрессии и проинтегрированного скользящего среднего (AutoRegressive Integrated Moving Average model, ARIMA-model) - одна из наиболее популярных моделей для построения краткосрочных прогнозов для временных рядов. Она впервые была предложена Дж. Боксом и Г. Дженкинсом. Модель ARIMA представляет собой обобщение модели авторегрессионного скользящего среднего и предназначена для описания нестационарных временных рядов. В общем случае модель обозначается следующим образом: ARIMA (p,d,q,), где

p- порядок авторегрессии;

d- порядок интегрирования;

q - порядок скользящего среднего.

Составляющие модели ARIMA

1. Авторегрессионные модели.

Авторегрессионная модель порядка p имеет вид:

Y_t = ц₀ + ц₁Y_t-1 + ц₂Y_t-2 + ... + ц_pY_t-p + е_t, где

Y_t - уровни временного ряда в момент времени t (зависимая переменная);

Y_t-1, Y_t-2, ..., - уровни временного ряда в моменты времени t - 1, t - 2, т.д. (независимые переменные);

ц₀, ц₁, ц₂, ..., ц_p - оцениваемые коэффициенты;

е_t - шумовая компонента или случайное возмущение, описывающее влияние переменных, не учтенных в модели.

2. Модели со скользящим средним.

Модель со скользящим средним порядка q имеет вид:

Y_t = е_t - ₁е_t-1 - ₂е_t-2 - ... - _qе_t-q, где

Y_t - уровни временного ряда в момент времени t;

е_t-i - значение шумовой компоненты в момент времени t-i;

₁,₂,…,_q - оцениваемые коэффициенты.

Модели скользящего среднего МА делают прогноз на основе линейной комбинации ограниченного числа q остатков, в то время как авторегрессионные модели AR дают прогноз значения Y_t на основании линейной функции аппроксимации ограниченного числа p прошлых значений Y_t.

Использование термина «скользящее среднее» в данном случае означает, что отклонение зависимой переменной от своего среднего, т.е. величина Y_t - µ, является линейной комбинацией текущих и прошлых значений вектора случайных возмущений.

3. Модели с авторегрессией и скользящим средним.

Авторегрессионную модель и модель со скользящим средним можно объединить. При описании подобной комбинации используется обозначение ARMA (p,q), где p - порядок авторегрессионной части модели, q - порядок части скользящего среднего. Модель ARMA (p,q) имеет общий вид

Y_t = ц₀ + ц₁Y_t-1 + ц₂Y_t-2 + ... + ц_pY_t-p + е_t - ₁е_t-1 - ₂е_t-2 - ... - _qе_t-q

Данная модель позволяет составлять прогноз, зависящий как от текущего и прошлого значений зависимой переменной, так и от текущих и прошлых значений величины случайного возмущения.

Однако модель типа ARMA подходит только для анализа стационарных рядов, т.е. рядов, для которых математическое ожидание, дисперсия и автоковариация инвариантны по отношению к сдвигу временного аргумента. Бокс и Дженкинс предложили, что нестационарные ряды можно привести к стационарному виду последовательным взятием d разностей. Взятие разности означает вычитание из значения Y_t значение Y_t-1. Если ряд после взятия d последовательных разностей сводится к стационарному, то для прогнозирования его уровней можно применить комбинированную модель авторегрессии и скользящего среднего ARIMA(p,d,q). При этом значение параметра определяется количеством взятых разностей. Например, если ряд можно привести к стационарному виду взятием первых разностей, то d=1. Сокращение I в данной аббревиатуре означает «integrated».

Методология Бокса-Дженкинса (рисунок 5) подбора ARIMA-модели для конкретного ряда наблюдений состоит из пяти этапов.

Рис. 5. Методология Бокса-Дженкинса

1. Определение общего класса моделей.

2. Идентификация модели, т.е. процесс выбора модели, в наибольшей степени соответствующей рассматриваемому реальному процессу проводится подбором параметров p, d, q. Подбор параметра интегрирования d осуществляется с помощью теста на стационарность Дикки-Фуллера. Параметры p и q можно оценить по графикам авторкорреляционной функции и частной авторкорреляционной функции. Выбрать оптимальной модели осуществляется на основании информационных критериев Акаике, Шварца и Ханна-Куина.

3. Оценивание модели - использование регрессионных методов для получения оценок параметров, включенных в модель;

4. Тестирование модели, т.е. проверка основных предпосылок использования регрессионного анализа, проверка адекватности модели с использованием тестов на нормальность остатков (тест Жарка-Бера), на автокорреляцию остатков (тест Дарбина-Уотсона), на постоянство дисперсий случайных остатков (критерии Кохрана и Голдфалда-Квандта), на качество спецификации модели (F-тест);

5. Использование модели для построения прогноза.



Глава 2. Статистический анализ инвестиционной привлекательности основных нефтедобывающих компаний РФ на примере ОАО «НК «Роснефть» и ПАО «ЛУКОЙЛ»

2.1 Общая характеристика компаний ОАО «НК «Роснефть» и ПАО «ЛУКОЙЛ»

Инвестиции в нефтедобывающую промышленность подразумевают вложение денег в конкретные компании. В данной работе я считаю целесообразным рассмотреть две самые значимые нефтедобывающие компании России: ОАО «НК «Роснефть» - самая крупная государственная копания, и ПАО «ЛУКОЙЛ» - самая крупная частная организация.

ОАО «НК «Роснефть» - российская нефтегазовая компания, основанная в 1995. Ее основным акционером является АО «Роснефтегаз», в свою очередь на 100% принадлежащая государству в лице Росимущества. «Роснефть» является крупнейшей нефтегазовой компанией России, а также самой крупной компанией по запасам углеводородов среди публичных нефтегазовых организаций. Доля компании в добыче нефти в РФ составляет почти 40%, а в общемировой добыче около 5%. Основные активы «Роснефти» расположены в России, однако компания также обладает диверсифицированным портфелем в перспективных регионах международного нефтедобывающего бизнеса. Компания осуществляет свою деятельность не только в РФ, но и в США, Венесуэле, Канаде, Бразилии, Китае, Вьетнаме, Норвегии, ОАЭ и некоторых других странах.

География деятельности ПАО «НК «Роснефть» очень широка и охватывает большинство крупных нефтегазоносных провинций России, таких как Западную Сибирь, Восточную Сибирь, Урал, а также шельфы морей Российской Федерации. Кроме того, «Роснефть» является лидером нефтеперерабатывающей промышленности России. В состав компании входят 10 крупных нефтеперерабатывающих заводов и несколько небольших НПЗ на территории РФ.

ПАО «Лукойл» -- одна из крупнейших частных вертикально интегрированных нефтегазовых компаний мира и крупнейшая в России. Государственный нефтяной концерн «ЛангепасУрайКогалымнефть» был создан в 1991 году в результате слияния трех нефтедобывающих предприятия: «Лангепаснефтегаз», «Урайнефтегаз» и «Когалымнефтегаз».

На долю «Лукойла» приходится 2% мировой добычи нефти и около 1% доказанных запасов углеводородов. Основной объем Нефти «ЛУКОЙЛ» добывает на территории России (87%), также 90% запасов компании находятся в РФ. «Лукойл» обеспечивает 15,4% общероссийской добычи нефти.

2.2 Анализ рентабельности ОАО «НК «Роснефть» и ПАО «ЛУКОЙЛ»

В условиях постоянно меняющейся рыночной экономики и жесткой конкуренции ключевыми факторами, определяющими благополучную деятельность компании, являются эффективная управленческая деятельность и рационализация использования имеющихся ресурсов. Главной целью деятельности каждой коммерческой организации является извлечение прибыли. Важными показателем, характеризующим эффективность деятельности компании, служит рентабельность. Коэффициенты рентабельности позволяют оценить, какую прибыль получает фирма с каждого рубля, вложенного в активы.

Для анализа рентабельности в работе были рассчитаны (приложение 1 и приложение 2) два показателя: коэффициент рентабельности собственного капитала (ROE) и коэффициент рентабельности активов (ROA).

Рассмотри динамику выбранных коэффициентов для компании ПАО «ЛУКОЙЛ» на рисунке 6.

Рис. 6. Динамика коэффициентов ROA и ROE для ПАО «ЛУКОЙЛ»

Рассмотри также динамику выбранных коэффициентов для компании ОАО «НК «Роснефть» (рисунок 7) и проведем анализ параллельных рядов.

Рис. 7. Динамика коэффициентов ROA и ROE для ОАО «НК «Роснефть»

На представленном рисунке 6 мы можем видеть выраженный нисходящий тренд. В начале рассматриваемого периода компания демонстрировала достаточно высокую отдачу от совокупных активов и капитал и значения коэффициентов ROA и ROE за период с 2005 по 2007 год составляли в среднем 17,3 и 23,3 соответственно. Затем последовал крупный экономический кризис, вызванный крахом ипотечной системой США, который сильно сказался на экономике всех стран и, конечно, отразился в ценах на нефтепродукты. Как последствие кризиса, мы можем наблюдать резкое падение коэффициентов рентабельности компании ПАО «ЛУКОЙЛ». После кризиса 2008 года значения коэффициентов стабилизировались и держались на уровне ROA=11,2, ROE = 14,8. Затем вновь последовало падение рассматриваемых коэффициентов рентабельности, которое также можно объяснить кризисом 2014 года, повлекшим падение цен на нефть почти в 2,5 раза и девальвацией рубля.

На рисунке 7 мы видим, что динамика коэффициентов рентабельности компании ОАО «НК «Роснефть» похожа на динамику показателей ПАО «ЛУКОЙЛ» за исключением аномальных значений коэффициента ROE в начале рассматриваемого периода. Такие колебания могут объясняться резким изменением в структуре капитала компании, связанной со сделками по приобретению активов обанкротившейся компании «ЮКОС», которые как раз происходили в то время.

Сравнивая коэффициенты рентабельности двух выбранных компаний, рассчитаем средние темпы роста.

Таблица 1. Средние темпы роста показателей рентабельности

	Средний темп роста ROA	Средний темп роста ROE
"Лукойл"	0,883	0,896
"Роснефть"	0,990	0,991

Показатели среднего темпа роста говорят, что значения коэффициентов рентабельности для ПАО «ЛУКОЙЛ» убывают немного быстрее, чем для «НК «Роснефть», однако, как мы можем видеть по представленным графикам, начальные уровни коэффициентов отличаю и скачкообразные изменения в структуре капитала ОАО «НК «Роснефть» могли повлиять на значения показателя. Таким образом, целесообразнее посмотреть на динамику в последние годы: за период с 2014 по 2016 рентабельность «ЛУКОЙЛа» несколько лучше, чем у компании ОАО «НК «Роснефть» по двум причинам. Во-первых, коэффициенты ПАО «ЛУКОЙЛ» убывают более медленными темпам, что наводит на мысль о скорой стабилизации и возможном росте. Во-вторых, на 2016 год сами значения для «Лукойла» больше, что говорит о большей рентабельности ПАО «ЛУКОЙЛ» на данный момент в целом.

Однако, несмотря на то, что рентабельность Лукойла немного выше рентабельности Роснефти, тот факт, что показатели имеют тенденцию к убыванию, наводит на серьезные размышления о целесообразности инвестирования в эти компании.

2.3 Анализ ликвидности ОАО «НК «Роснефть» и ПАО «ЛУКОЙЛ»

Проанализируем платежеспособность выбранных компаний. Платежеспособность ОАО «НК «Роснефть» и ПАО «ЛУКОЙЛ» оценивалась по данным бухгалтерского баланса. Под платежеспособностью предприятия в большинстве случаев понимается ликвидность, которая характеризует способность предприятия превратить ликвидные активы в деньги с целью оплаты обязательств. Оценка ликвидности анализируемого предприятия предполагает сопоставление активов с погашением обязательств, для чего рассчитывают соответствующие коэффициенты ликвидности (Подробные расчеты в приложении 3 и 4). На основе рассчитанных коэффициентов получена следующая динамика платежеспособности ПАО «ЛУКОЙЛ» (рисунок 8): нефтедобывающий инвестиционный привлекательность акция

Рис. 8. Динамика коэффициентов ликвидности для ПАО «ЛУКОЙЛ»

Рассмотрим далее ОАО «НК «Роснефть». Динамика коэффициентов ликвидности на графике (рисунок 9).

Рис. 9. Динамика коэффициентов ликвидности для ОАО «НК «Роснефть»

Судя по рисунку, мы видим, что коэффициент абсолютной ликвидности, характеризующий ту часть краткосрочных обязательств, которую компания ПАО «ЛУКОЙЛ» может погасить денежными средствами и краткосрочными финансовыми вложениями, на протяжении рассматриваемого периода находится ниже оптимальных значений (больше 0,7). В 2005 году рассматриваемый показатель составил 0,3, то есть компания могла погасить 30% текущей задолженности, затем в 2008 году последовал спад и значение показателя упало до отметки 0,09, однако затем коэффициент вернулся к нормальным значениям близким к 0,25. Для компании ОАО «НК «Роснефть» показатель абсолютной ликвидности ведет себя не так стабильно и в середине рассматриваемого периода наблюдается резкий скачек, который характерен для всех трех показателей платежеспособности и связан с низким объемом краткосрочных обязательств компании. К концу периода значения рассматриваемого коэффициента колеблются в районе 0,46 - 0,85, что говорит о хорошей платежеспособности компании.

Коэффициент текущей ликвидности характеризует степень обеспеченности краткосрочных обязательств оборотными активами. С 2005 по 2016 год ПАО «ЛУКОЙЛ» было достаточно хорошо обеспечено активами для погашения краткосрочной задолженности, коэффициент текущей ликвидности в 2016 году составил 1,51 и в целом на всем рассматриваемом временном интервале находится в рекомендуемых пределах (от 1 до 2). Для «Роснефти» значения показателя достигли почти 2 в момент скачка в середине рассматриваемого интервала, однако затем упали до отметки 0,89 в 2016 году.

Коэффициент быстрой ликвидности (или коэффициент покрытия) описывает способность предприятия погасить краткосрочные обязательства с помощью денежных средств, краткосрочных финансовых вложений и привлеченной дебиторской задолженности. Оптимальные значения для этого показателя лежат в пределах от 0,8 до 1,0. Впрочем бывают случаи, когда значения значительно выше, на это, скорее всего, говорит о неоправданном увеличении дебиторской задолженности. Данный показатель отличается от коэффициента абсолютной ликвидности тем, что при его расчете числитель увеличен на сумму быстрореализуемых активов (дебиторской задолженности, платежи по которой должны поступить в течение 12 месяцев после даты отчета). Рассчитанный коэффициент быстрой ликвидности для ПАО «ЛУКОЙЛ» находится в рекомендуемых пределах (0,7- 0,9). Это показывает, что за рассматриваемый период у предприятия всегда была возможность для погашения краткосрочных обязательств за счет реализации дебиторских задолженностей. Для ОАО «НК «Роснефть» значения данного коэффициентов так же находятся в рекомендуемых границах.

Для более полного представления о динамике сравним средний темпы роста коэффициентов (таблица 2).

Таблица 2. Средние темпы роста показателей ликвидности

	Темп роста CR	Темп роста AR	Темп роста QR
Лукойл	0,971	1,008	0,960
Роснефть	0,998	1,001	0,997

Средний темп роста коэффициентов показывает нам, как быстро убывали или росли рассматриваемы показатели за весь период. В представленной таблице мы видим, что из всех показателей платежеспособности рост показал только коэффициент абсолютной ликвидности. Для «Лукойла» средний рост ликвидности составил 0,8 % процента, а для «Роснефти» 0,1 %. Остальные же коэффициенты имели отрицательный прирост и показатели для «Лукойла» падали чуть быстрее. В целом мы можем сделать вывод, что ликвидность обеих компаний находится на достаточно хорошем уровне.

2.4 Анализ финансовой устойчивости ОАО «НК «Роснефть» и ПАО «ЛУКОЙЛ»

Под финансовой устойчивостью компании понимают ее способность развиваться и функционировать, сохраняя равновесие активов и пассивов в изменяющихся условиях.

Устойчивое финансовое состояние организации является важнейшим условием ее эффективной деятельности. Финансовое состояние компании и его устойчивость сильно зависят от структуры источников капитала, от структуры активов компании, от соотношения основных и оборотных средств, а также от уравновешенности пассивов и активов.

Для анализа финансовой устойчивости выбранных мной компаний я рассчитал три наиболее важных и информативных показателя: коэффициент автономии (CA), коэффициент соотношения собственного и заемного капитала (EDCR) и коэффициент маневренности (MC).

Рассмотрим динамику рассчитанных показателей финансовой устойчивости для ПАО «ЛУКОЙЛ» на графике (рисунок 10).

Рис. 10. Динамика коэффициентов финансовой устойчивости для ПАО «ЛУКОЙЛ»

Также параллельно рассмотрим динамику коэффициентов финансовой устойчивости ОАО «НК «Роснефть». Наглядно динамику можно проследить на рисунке 11.

Для оценки финансового положения компании очень важным показателем является коэффициент автономии, характеризующий степень зависимости предприятия от внешних источников финансирования.

Рис. 11. Динамика коэффициентов финансовой устойчивости для ОАО «НК «Роснефть»

Для нормально функционирующего предприятия значения коэффициента автономии должны лежать в интервале 0,5-0,6. Компания «Лукойл» демонстрирует немного завышенные значения данного показателя (0,75 в среднем), однако к 2016 значение коэффициента автономии снизилось до 0,643, что очень близко к рекомендуемому интервалу и хорошо характеризует финансовую устойчивость компании. Для «Роснефти» значения коэффициента автономии с 2005 по 2013 год находились близко к рекомендуемым значениям. В 2012 и 2013 году коэффициент автономии составил 0, 626 и 0,550 соответственно. Однако, после 2014 года значения показателя упали до отметки 0,35 и находились примерно на этом уровне до конца периода. Такое низкое значение параметра означает, что всего 35% финансовых ресурсов компании составляют ее собственные ресурсы и говорит о финансовой зависимости компании.

Коэффициент соотношения собственного и заемного капитала показывает, сколько заемных средств приходится на 1 рубль собственных средств. Рост данного показателя говорит об усилении зависимости предприятия от вовлечения в деятельность заемных средств и снижении его финансовой устойчивости, а слишком низкое значение свидетельствует о нерациональном распределении ресурсов и упущении выгоды от использования заемного капитала. Значения коэффициента EDCR для ПАО «ЛУКОЙЛ» на протяжении рассматриваемого временного интервала были немного ниже оптимального значения 0,5, но ближе к концу периода, с 2014 по 2016 год, коэффициент соотношения собственного и заемного капитала составил 0,554 и лежал строго в интервале оптимальных значений (0,5-0,7). Для ОАО «НК «Роснефть» коэффициент соотношения собственных и заемных средств был близок к адекватным значениям только с 2008 по 2012 год, а в начале периода и, что особенно важно, в конце значения коэффициента EDCR достигают невероятно больших значений. С 2012 по 2016 год рассматриваемый показатель вырос почти в 3 раза и составил к 2016 году 1,96, то есть в 2016 году у компании ОАО «НК «Роснефть» на 1 рубля собственных средств приходилось почти 2 рубля заемных средств. Рост данного коэффициента также свидетельствует об усилении финансовой зависимости компании и сильно увеличивает уровень инвестиционного риска.

Коэффициент маневренности (MC) показывает степень мобильности использования собственного капитала. На протяжении всего периода значения коэффициента для ПАО «ЛУКОЙЛ» находились в рекомендуемом интервале (0,2 - 0,5). Для ОАО «НК «Роснефть» коэффициент маневренности находится на очень высоком уровне и значения коэффициента превышают оптимальные к концу периода. Рост данного показателя говорит, что в структуре собственных средств у ОАО «НК «Роснефть» преобладают оборотные активы.

Теперь рассмотрим средние темпы роста выбранных коэффициентов (таблица 3). Как мы можем заметить, средние темпы роста для показателей примерно одинаковы и, более того, очень близки к 1, что говорит о неизменности показателей на всем рассматриваемом периоде.

Таблица 3. Средние темпы роста показателей финансовой устойчивости

	Темп роста CA	Темп роста EDCR	Темп роста MC
Лукойл	0,9857	1,0077	0,9850
Роснефть	0,9988	1,0006	0,9987

Однако утверждение о том, что показатели почти не менялись справедливо только для «Лукойла». Показатели ОАО «НК «Роснефть», судя по графику, вели себя не так стабильно и рост коэффициента EDCR в последние годы имеет очень важное значение.

Анализируя финансовую остойчивость компании с целью инвестиционной привлекательности, мы в первую очередь заинтересованы в коэффициенте соотношения собственных и заемных средств (EDCR), так как он выступает некоторым индикатором и показывает особенности структуры капитала компании. Большие значения этого коэффициента говорят о высоком риске вложения новых средств в компанию, в силу имеющей место высокой долговой нагрузки. В ходе анализа выбранных компаний мы увидели, что коэффициент EDCR у «Лукойла» находится в пределах оптимальных значений, а у «Роснефти» почти в 4 раза выше, что говорит о достаточно сомнительной финансовой устойчивости последней компании52

...