· Рентабельность инвестиций (ROI)

Таблица 6 Рентабельность инвестиций, %

Компания	2010	2011	2012	2013	2014
ПАО «Газпром»	5,07	10,26	6,21	6,53	1,75
ПАО «Лукойл»	29,46	38,49	29,31	22,33	27,28
ОАО «Роснефть»	15,57	16,20	15,45	4,22	9,17
ОАО «Сургутнефтегаз»	9,62	14,72	9,27	12,65	30,75
ПАО «Татнефть»	12,78	13,86	14,78	13,65	15,47

Рис. 12

Рисунок 12 демонстрирует, что наибольшую рентабельность инвестиций показывает ПАО «Лукойл», однако при рассмотрении в динамике наблюдаются резкие изменения показателя. ROI ОАО «Сургутнефтегаз» до 2013 года находился в промежутке 9%-15%, однако в 2014 достиг значения 30,75% в связи с внушительным ростом прибыли. Рентабельность инвестиций остальных 3 компаний изменялась не сильно и колеблется в промежутке 5%-15%.



3. Факторный и регрессионный анализ рентабельности

3.1 Факторный анализ показателей рентабельности нефтегазовых предприятий

Для того, чтобы определить какие факторы (рентабельность продаж, оборачиваемость активов, коэффициент финансовой зависимости, доля краткосрочных обязательств в активах) оказывают наибольшее влияние на величину рентабельности, мы решили провести факторный анализ рентабельности по методу ДюПона. Исходные данные представлены в Приложениях № 2 и № 3.

Таблица 7 Расчет влияния факторов на рентабельность собственного капитала ПАО "Газпром" за 2012-2014 годы, единиц

Факторы	Расчет	Влияние фактора
		2012	2013	2014
1. ЧП/В (а) ?ROEа	Да*b0*c0	-0,050	0,004	-0,054
2. В/А (b) ?ROEb	а1*Дb*c0	-0,006	0,000	-0,002
3. А/СК (c) ?ROEc	a1*b1*Дc	0,000	0,001	0,001
Общее влияние	?ROEа+?ROEb+?ROEc	-0,056	0,005	-0,056

Таблица 7 показывает, что на рентабельность собственного капитала ПАО «Газпром» оказывает наибольшее влияние рентабельность продаж. Так, увеличение чистой прибыли и выручки в 2013 году на 12,91% и 7,49% соответственно сказалось на росте ROE. В 2014 году выручка компании уменьшилась на 70%, следовательно, влияние рентабельности продаж в 2014 году составило -0,054 единиц. Коэффициент финансовой зависимости оказывает незначительное влияние на рентабельность собственного капитала за период 2012-2014 гг. по сравнению с другими факторами. Несмотря на увеличение активов в среднем на 9%, темп роста оборачиваемости активов за исследуемый период постоянно уменьшался. В результате это повлияло на сокращение влияния данного фактора на ROE. Отметим, что общее влияние при изменении различных факторов за 2012-2014 гг. может оставаться неизменным как, например, в 2012 г. и в 2014г. (-0,056 единиц).

Таблица 8 Расчет влияния факторов на рентабельность собственного капитала ПАО «Лукойл» за 2012-2014 годы, единиц

Факторы	Расчет	Влияние фактора
		2012	2013	2014
1. ЧП/В (а) ?ROEа	Да*b0*c0	-0,098	-0,273	0,235
2. В/А (b) ?ROEb	а1*Дb*c0	0,015	0,247	-0,119
3. А/СК (c) ?ROEc	a1*b1*Дc	-0,061	-0,033	-0,005
Общее влияние	?ROEа+?ROEb+?ROEc	-0,143	-0,059	0,110

Для ПАО «Лукойл» весомое значение имеет оборачиваемость активов. Так, в 2013 году рентабельности продаж (по чистой прибыли) сократилась с 5,458 до 0,807, а значение коэффициента финансовой независимости - на 11,21%. Несмотря на то, что оборачиваемость активов увеличилась на с 0,034 до 0,209, ROE все же сократился. Рост рентабельности собственного капитала ПАО «Лукойл» в 2014 году объясняется ростом рентабельности продаж (по чистой прибыли) на 89,69%, что оказало большее влияние, чем незначительное уменьшение коэффициента финансовой независимости (1,43%) и сокращение оборачиваемости активов с 0,209 до 0,159.

Таблица 9 Расчет влияния факторов на рентабельность собственного капитала ОАО «Роснефть» за 2012-2014 годы, единиц

Факторы	Расчет	Влияние фактора
		2012	2013	2014
1. ЧП/В (а) ?ROEа	Да*b0*c0	-0,101	-0,195	0,197
2. В/А (b) ?ROEb	а1*Дb*c0	0,115	-0,015	-0,090
3. А/СК (c) ?ROEc	a1*b1*Дc	-0,005	0,037	0,145
Общее влияние	?ROEа+?ROEb+?ROEc	0,009	-0,173	0,252

По данным Таблицы 9 видно, что в большей степени на рентабельность собственного капитала оказывает изменение показателя рентабельности продаж. Стоит отметить, что увеличение выручки от продаж в несколько раз в 2013 году, не оказало положительного влияния на ROE (-0,195 единиц). А вот повышение чистой прибыли в 2014 году на 77,2%, повлек за собой рост показателя рентабельности продаж на 89,69%. Кроме того, увеличение коэффициента финансовой зависимости с 2,831 в 2013 году до 4,655 в 2014 году также сказалось на росте показателя рентабельности собственного капитала (приблизительно в 3 раза).

Таблица 10 Расчет влияния факторов на рентабельность собственного капитала ОАО «Сургутнефтегаз» за 2012-2014 годы, единиц

Факторы	Расчет	Влияние фактора
		2012	2013	2014
1. ЧП/В (а) ?ROEа	Да*b0*c0	-0,059	0,059	0,320
2. В/А (b) ?ROEb	а1*Дb*c0	-0,005	-0,019	-0,089
3. А/СК (с) ?ROEc	a1*b1*Дc	0,000	0,000	0,001
Общее влияние	?ROEа+?ROEb+?ROEc	-0,064	0,041	0,232

Исходя из данных Таблицы 10, можно сделать вывод, что изменение коэффициента финансовой независимости не влияет на ROE в компании ОАО «Сургутнефтегаз». Стремительное увеличение показателя рентабельности продаж в 2013 году на 59,66%, и еще большее в 2014 году (с 0,315 до 1,034) отразилось на росте показателя рентабельности собственного капитала на 0,320 единицы. Однако, несмотря на рост выручки от продаж и средней величины активов в 2014 году, скорость оборачиваемости активов снизилась 0,08, что вызвало падение рентабельности собственного капитала.



Таблица 11 Расчет влияния факторов на рентабельность собственного капитала ПАО «Татнефть» за 2012-2014 годы, единиц

Факторы	Расчет	Влияние фактора
		2012	2013	2014
1. ЧП/В (а) ?ROEа	Да*b0*c0	0,022	-0,018	0,030
2. В/А (b) ?ROEb	а1*Дb*c0	-0,003	-0,003	0,001
3. А/СК (c) ?ROEc	a1*b1*Дc	-0,010	-0,009	-0,010
Общее влияние	?ROEа+?ROEb+?ROEc	0,010	-0,029	0,021

Таблица 11 демонстрирует нам, что изменение показателя рентабельности собственного капитала было вызвано всеми факторами. Так, отрицательный темп роста всех показателей в 2013 году негативно сказался на ROE и составил -0,029 единиц. В 2014 году рентабельность собственного капитала увеличилась на 13,38%. Это было вызвано в больше мере изменением показателя рентабельности продаж (0,03 единиц). На этот фактор повлиял рост чистой прибыли и выручки от продаж ПАО «Роснефть» на 28,49% и 7,93% соответственно.

Для всех рассмотренных компаний изменение ROE в наибольшей степени объясняется изменением рентабельности продаж. Заметим, что увеличение выручки от продаж играет незначительную роль в росте данного фактора. Также сильные изменения рентабельности собственного капитала за счет изменения оборачиваемости активов наблюдались у ОАО «Роснефть» в 2012 году и ОАО «Сургутнефтегаз» в 2014. Стоит отметить, что коэффициент финансовой независимости может не оказывать никакого влияния на изменение рентабельности собственного капитала, как например у ПАО «Газпром» и ОАО «Сургутнефтегаз». Более того, в 2014 году все компании продемонстрировали увеличение ROE (кроме ПАО «Газпром»), несмотря на ухудшение экономического состояния страны.

Далее перейдем к факторному анализу рентабельности активов.



Таблица 12 Расчет влияния факторов на рентабельность активов ПАО "Газпром" за 2012-2014 годы, единиц

Факторы	Расчет	Влияние фактора
		2012	2013	2014
1. ЧП/В (а) ?ROAa	Да*b0*c0*d0	-0,039	0,003	-0,042
2. В/ОА (b) ?ROAb	а1*Дb*c0*d0	0,000	0,003	-0,002
3. ОА/КО (c) ?ROAc	a1*b1*Дc*d0	-0,014	-0,007	0,000
4. КО/А (d) ?ROAd	a1*b1*c1*Дd	0,009	0,004	0,000
Общее влияние	?ROAa+?ROAb+?ROAc+?ROAd	-0,045	0,003	-0,044

По данным таблицы 12 можно говорить о том, что отрицательный темп роста чистой прибыли сказался на уменьшение рентабельности продаж, что в большей степени оказало на влияние рентабельность активов в 2012 и 2014 годах. В 2014 году изменение коэффициента текущей ликвидности и доли краткосрочных обязательств никак не повлияло на ROA.

Таблица 13 Расчет влияния факторов на рентабельность активов ПАО «Лукойл» за 2012-2014 годы, единиц

Факторы	Расчет	Влияние фактора
		2012	2013	2014
1. ЧП/В (а) ?ROAa	Да*b0*c0*d0	-0,047	-0,157	0,152
2. В/ОА (b) ?ROAb	а1*Дb*c0*d0	0,022	0,230	-0,047
3. ОА/КО (c) ?ROAc	a1*b1*Дc*d0	0,016	-0,037	0,047
4. КО/А (d) ?ROAd	a1*b1*c1*Дd	-0,031	-0,051	-0,077
Общее влияние	?ROAa+?ROAb+?ROAc+?ROAd	-0,040	-0,015	0,075

Все факторы, представленные в Таблице 13 играют существенную роль в уровне рентабельности активов. Данные таблицы демонстрируют нам увеличение показателя рентабельности активов в 2014 году на 44,24%. Большее влияние оказал рост рентабельности продаж, вызванное повышением чистой прибыли. Увеличение средней стоимости величины оборотных активов отрицательно сказывается на ROA за весь период исследования.

Таблица 14 Расчет влияния факторов на рентабельность активов ОАО «Роснефть» за 2012-2014 годы, единиц

Факторы	Расчет	Влияние фактора
		2012	2013	2014
1. ЧП/В (а) ?ROAa	Да*b0*c0*d0	-0,051	-0,100	0,070
2. В/ОА (b) ?ROAb	а1*Дb*c0*d0	0,048	0,001	-0,022
3. ОА/КО (с) ?ROAc	a1*b1*Дc*d0	0,061	-0,024	-0,027
4. КО/А (d) ?ROAd	a1*b1*c1*Дd	-0,052	0,015	0,018
Общее влияние	?ROAa+?ROAb+?ROAc+?ROAd	0,007	-0,108	0,038

В «Роснефти» все исследуемые факторы оказывают существенное влияние на уровень ROA (Табл.14). Однако снижение чистой прибыли в 2013 году практически в 2 раза повлек за собой уменьшение значения показателя рентабельности активов с 0,149 до 0,041.

Таблица 15 Расчет влияния факторов на рентабельность активов ОАО «Сургутнефтегаз» за 2012-2014 годы, единиц

Факторы	Расчет	Влияние фактора
		2012	2013	2014
1. ЧП/В (а) ?ROAa	Да*b0*c0*d0	-0,055	0,056	0,300
2. В/ОА (b) ?ROAb	а1*Дb*c0*d0	-0,004	-0,014	-0,086
3. ОА/КО (c) ?ROAc	a1*b1*Дc*d0	0,001	0,003	-0,010
4. КО/А (d) ?ROAd	a1*b1*c1*Дd	-0,001	-0,007	0,013
Общее влияние	?ROAa+?ROAb+?ROAc+?ROAd	-0,060	0,038	0,217

Таблица 15 показывает, что на увеличение рентабельности активов ОАО «Сургутнефтегаз» на 0,217 единиц оказало существенно влияние увеличение показателя рентабельности продаж (с 0315 до 1,034). Незначительно сказывается на ROA в 2012 году коэффициент текущей ликвидности и доля краткосрочных обязательств в активах - 0,001 и -0,001 соответственно.



Таблица 16 Расчет влияния факторов на рентабельность активов ПАО «Татнефть» за 2012-2014 годы, единиц

Факторы	Расчет	Влияние фактора
		2012	2013	2014
1. ЧП/В (а) ?ROAa	Да*b0*c0*d0	0,016	-0,013	0,023
2. В/ОА (b) ?ROAb	а1*Дb*c0*d0	0,006	0,012	0,000
3. ОА/КО (c) ?ROAc	a1*b1*Дc*d0	0,005	-0,005	0,017
4. КО/А (d) ?ROAd	a1*b1*c1*Дd	-0,013	-0,009	-0,016
Общее влияние	?ROAa+?ROAb+?ROAc+?ROAd	0,014	-0,015	0,024

Видно, что также, как и в других исследуемых предприятиях нефтегазовой отрасли на рентабельности активов сказалось изменение показателя рентабельности продаж. Заметим, что в 2014 году коэффициент оборачиваемости оборотных активов не оказал никакого влияния на ROA, несмотря на увеличение выручки и средней стоимости оборотных активов на 7%.

Говоря о влиянии четырех факторов (рентабельность продаж, коэффициент оборачиваемости оборотных активов, коэффициент текущей ликвидности, доля краткосрочных обязательств в активах) на рентабельность активов пяти выбранных компаний, стоит отметить, что наибольшее влияние также у показателя рентабельности продаж, что происходит из-за резких колебаний значений чистой прибыли компаний. Однако иногда велико влияние изменения коэффициента оборачиваемости оборотных активов (ПАО «Лукойл» в 2013 году).

Факторный анализ рентабельности позволил понять, за счет каких факторов изменились рентабельность активов и рентабельность капитала. Было показано, что наибольшее влияние на эти 2 показателя оказывают изменения показателей чистой прибыли предприятия. В результате этого рентабельность продаж (отношение чистой прибыли к выручке) играет значительную роль в значении ROA. В отдельных случаях оборачиваемость оборотных активов играет немалую роль во влиянии на ROA. Стоит отметить, что не было выявлено одинаковой тенденции исследуемых в факторном анализе показателей рентабельности, поэтому экономическая ситуация в стране никак не сказывается на показателях рентабельности.

3.2 Регрессионный анализ показателей рентабельности нефтегазовых предприятий

Чтобы проанализировать, какие факторы влияют на рентабельность активов (ROA) нефтегазовых компаний Российской Федерации и в какой степени, было решено провести регрессионный анализ, используя панельные данные.

На основе изученной литературы к тестированию предполагаются следующие гипотезы:

Н₀₁: размер компании значимо влияет на рентабельность активов.

Н₀₂: доля затрат в выручке значимо влияет на рентабельность активов.

Н₀₃: темп прироста выручки значимо влияет на рентабельность активов.

Н₀₄: возраст компании значимо влияет на рентабельность активов.

H₀₅: финансовый рычаг значимо влияет на рентабельность активов.

Н₀₆: коэффициент покрытия значимо влияет на рентабельность активов.

H₁: вышеуказанные факторы незначимо влияют на рентабельность активов.

Предполагается, что модель будет иметь следующий вид:

где ROA - рентабельность активов,

COST - доля затрат в выручке,

COVER - коэффициент покрытия (коэффициент общей ликвидности),

FL - уровень финансового рычага,

LN(AGE) - натуральный логарифм возраста компании,

LN(ASSETS) - натуральный логарифм активов,

TR_GROWTH - темп прироста выручки.

Опираясь на уже существующие исследования подобного характера, можно предположить ожидаемые знаки при детерминантах (Таблица 17).

Таблица 17 Ожидаемые знаки при переменных

Переменная	Обозначение	Ожидаемый знак
доля затрат в выручке	COST	-
коэффициент покрытия	COVER	-
уровень финансового рычага	FL	+/-
натуральный логарифм возраста компании	LN(AGE)	+/-
натуральный логарифм активов	LN(ASSETS)	+/-
темп прироста выручки	TR_GROWTH	+

Для тестирования гипотез исследования была собрана выборка, содержащая в себе 52 наблюдения для 11 крупнейших нефтегазовых фирм Российской Федерации за период в 5 лет с 2010 по 2014 год. Информации была взята из базы RUSLANA, а также с официальных сайтов компаний. Таблица 18 содержит описательную статистику для выборки.

Таблица 18 Описательная статистика

	ROA	COST	COVER	LN(AGE)
Mean	0,2402	0,7438	2,5139	1,4172
Median	0,2657	0,7663	1,8700	1,3010
Maximum	0,6155	0,8968	7,9100	1,8325
Minimum	0,0498	0,2646	1,0500	1,2041
Std. Dev.	0,1196	0,2106	1,9562	0,2287
Skewness	0,7204	-1,6341	2,1085	1,1064
Kurtosis	4,0807	5,4526	5,8630	2,3751
Jarque-Bera	4,4606	22,9573	35,7209	7,2700
Probability	0,1075	0,0000	0,0000	0,0264
	FL	LN(ASSETS)	TR_GROWTH
Mean	0,4223	12,2277	0,3356
Median	0,4109	12,2691	0,0870
Maximum	1,1655	13,1283	5,5154
Minimum	0,0188	11,5837	-0,0659
Std. Dev.	0,2769	0,4430	0,9516
Skewness	0,7259	0,2988	5,1074
Kurtosis	3,5402	2,2826	28,3064
Jarque-Bera	3,2997	1,1988	1024,0420
Probability	0,1921	0,5491	0,0000

Таблица 18 демонстрирует общую информацию о переменных, включенных в регрессию. Значение зависимой переменной, рентабельности активов выбранных компаний, колеблется от 5% до 61%, причем среднее составляет 24%. Отметим, что ROA подчиняется нормальному распределению (вероятность статистики Jarque-Bera больше 0,05). Также нормально распределены детерминанты FL и LN(ASSETS). Для них средние значения 0,42 и 12,23 соответственно. Получается, что у большинства компаний в выборке величина собственных средств превышает величину долга.

Ниже приведена Таблица 19, содержащая в себе результаты корреляционного анализа, чтобы уже на данном этапе выявить взаимосвязь между исследуемыми переменными.

Корреляционный анализ показал, что в данных нет признаков мультиколлинеарности, так как все коэффициенты корреляции меньше значения 0,7. Кроме того, интересно обратить внимание на то, как зависимая переменная ROA коррелирует с объясняемыми детерминантами. Отрицательная взаимосвязь рентабельности активов (ROA) наблюдается с показателем доли затрат в выручке (COST), коэффициентом покрытия (COVER) и размером компании (LN(ASSETS)). Положительная взаимосвязь ROA имеется c уровнем финансового рычага (FL), возрастом (LN(AGE)) и темпом прироста выручки (TR_GROWTH).

Таблица 19 Результаты корреляционного анализа.

Covariance Analysis: Ordinary

Included observations: 52

Correlation	ROA	COST	COVER	FL	LN(AGE)	LN(ASSETS)	TR_GROWTH
Probability
ROA	1.000000
	-----
COST	-0.216876	1.000000
	0.0954	-----
COVER	-0.410260	0.089847	1.000000
	0.0177	0.6190	-----
FL	0.107233	0.360186	-0.587374	1.000000
	0.5525	0.0395	0.0003	-----
LN(AGE)	0.436330	0.105140	-0.243344	0.191428	1.000000
	0.7111	0.5604	0.1724	0.2859	-----
LN(ASSETS)	-0.600207	0.063216	0.127355	-0.197078	-0.522772	1.000000
	0.0002	0.7267	0.4800	0.2716	0.0018	-----
TR_GROWTH	0.008549	-0.469785	-0.095229	-0.042249	-0.096480	0.116008	1.000000
	0.1623	0.0058	0.5981	0.8154	0.5933	0.5203	-----

После анализа описательной статистики и взаимосвязей между переменными модель (7) была построена и протестирована на наличие гетероскедастичности и автокорреляции. LM - тест показал отсутствие автокорреляции, а тест Уайта - отсутствие гетероскедастичности.

Таким образом, были получены следующие результаты (Таблица 20).

Таблица 20 Результаты регрессионного анализа

Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
CONST	3.773757	0.597620	6.314647	0.0001
COST	-0.599278	0.193183	-3.102124	0.0101
COVER	-0.029171	0.011346	-2.571109	0.0162
FL	0.008020	0.095292	0.084161	0.9344
LN(AGE)	0.050575	0.085446	0.591888	0.5590
LN(ASSETS)	-0.215611	0.038145	-5.652405	0.0001
TR_GROWTH	0.140093	0.061748	2.268771	0.0444



Регрессия оказалась значимой (Probability = 0,0000), а R² составил 84%.

Из Таблицы 20 видно, что значимы на 5% уровне константа и 4 фактора, а именно доля затрат в выручке (COST), коэффициент покрытия (COVER), натуральный логарифм активов (LN(ASSETS)) и темп прироста выручки (TR_GROWTH), в то время как показатель возраста компании (LN(AGE)) и уровень финансового рычага (FL) незначимы.

Вышеуказанные результаты свидетельствуют о том, что наблюдается значимая положительная взаимосвязь между темпом прироста выручки и рентабельностью активов. Это означает, что компании, чей темп прироста объема продаж выше, обычно более рентабельны. Получается, что фирма может увеличить рентабельность активов путем наращивания темпов прироста выручки.

На рентабельность активов отрицательно влияет доля затрат в выручке, то есть компании с большей долей затрат в выручке имеют меньшую рентабельность. Отсюда следует, что фирма может увеличить свою эффективность путем снижения затрат (себестоимости, коммерческих расходов и т.д.). Концентрируясь именно на нефтегазовой отрасли, для данного сектора характерно высокое значение показателя доля затрат (в выборке среднее значение 74,4%), поэтому снижение данного показателя может существенно увеличить рентабельность.

Говоря о коэффициенте покрытия (общем коэффициенте ликвидности), он также значим и имеет при себе отрицательный знак. Данный результат может быть объяснен тем, что рост коэффициента покрытия предполагает увеличение текущих активов, то есть и суммарных активов, а, значит, снижение их рентабельности (ROA). Для нефтегазовой отрасли характерна невысокая доля оборотных активов (25-40%), так как основную доля в связи со спецификой деятельности занимают внеоборотные активы. Получается, что увеличение коэффициента покрытия должно повлечь за собой несущественное снижение рентабельности, что и подтверждается относительно невысоким коэффициентом (-0.029171).

Отрицательный коэффициент при натуральном логарифме активов может быть объяснен тем, что для компаний, попавших в выборку, наблюдалась тенденция наращивания активов, тогда как чистая прибыль либо росла в меньшей степени, либо наблюдалось ее снижение.

Незначимый коэффициент при переменной натуральный логарифм возраста компании означает, что рентабельность активов не зависит от стадии жизненного цикла компании. Хотя стоит отметить, что в выборке не было компаний, возраст которых был бы меньше 15 лет.

Также незначимым оказался уровень финансового рычага, то есть рентабельность активов не зависит от структуры капитала. Другими словами, фирма не может увеличить показатель ROA путем привлечения дополнительных средств от кредиторов.



Заключение

В повышении рентабельности компании заинтересованы топ-менеджеры, собственники капитала, сотрудники, ведь рентабельность характеризует эффективность деятельности предприятия. Именно поэтому вопрос, связанный с повышением рентабельности, является актуальным.

В данной работе были рассмотрены различные показатели рентабельности (рентабельность активов, рентабельность капитала, рентабельность инвестиций, рентабельность продаж и т.д.). Особое внимание было уделено рентабельности активов (ROA) и рентабельности собственного капитала (ROE), так как их чаще всего используют при анализе эффективности.

Для анализа показателей рентабельности была выбрана нефтегазовая отрасль Российской Федерации за период 2011 - 2014 года, так как в ней произошли некоторые изменения, связанные с добычей сланцевой нефти и снижением цен на нефть.

Для пяти самых прибыльных компаний нефтегазовой отрасли был проведен факторный анализ рентабельности активов и рентабельности капитала по методике Дю Понт (DuPont). На изменение обоих вышеуказанных показателей наибольшее влияние оказывает изменение чистой прибыли. Это происходит за счет снижения себестоимости продукции, коммерческих и управленческих расходов. Кроме того, такие факторы, как оборачиваемость активов, коэффициент финансовой зависимости, коэффициент текущей ликвидности и доля краткосрочных обязательств совсем незначительно влияют или совсем не влияют на на ROE и ROA. Экономическая ситуация не оказывает влияния на рентабельность нефтегазовых предприятий.

Также были посчитаны и рассмотрены в динамике другие показатели рентабельности. Получилось, что ПАО «Газпром» почти по всем показателям является менее рентабельным. Это значит, что менеджеры компании должны уделять особое внимание повышению рентабельности, чтобы сохранить лидирующее место в отрасли.

Кроме того, по 52 наблюдениям для 11 нефтегазовых фирм была построена собственная модель, где объясняемой переменной выступила рентабельность активов (ROA). В качестве независимых переменных были выбраны 6 факторов: доля затрат в выручке, коэффициент покрытия, уровень финансового рычага, натуральный логарифм возраста фирмы, натуральный логарифм активов и темп прироста выручки. Регрессионный анализ показал, что значимое влияние на ROA оказывают 4 фактора, а именно доля затрат в выручке, коэффициент покрытия, натуральный логарифм активов и темп прироста выручки, в то время как показатель возраста компании и уровень финансового рычага незначимы.

Положительное влияние на рентабельность активов оказывает лишь темп прироста выручки, то есть компаниям следует искать пути повышения объема продаж, возможно через выход на новые рынки сбыта, повышение качества продукции и т.д.

Наибольшее влияние на рентабельность продаж оказывает доля затрат в выручке, что свидетельствует о сильной зависимости рентабельности от себестоимости продукции. Поэтому компаниям следует оптимизировать свои затраты, чтобы повысить чистую прибыль, а, следовательно, и рентабельность активов.

Таким образом, чтобы повысить рентабельность компании, менеджерам следует четко продумывать проводимую политику, разрабатывая различные программы по повышению ключевых факторов, оказывающих влияние на рентабельность.



Список использованной литературы

Нормативные правовые акты

1. Бюджетный Кодекс Российской Федерации, Статья 96.6. Нефтегазовые доходы федерального бюджета.

Учебные и научные издания на русском языке

2. Адилова К.З. Исследования понятия рентабельности // Бизнес. Образование. Право. Вестник Волгоградского института бизнеса. - 2012. - № 4 (21). - С. 132-134.

3. Булдакова М.В. Методика применения факторного анализа рентабельности на примере ООО «Диана К» // Экономика и менеджмент инновационных технологий, 2013, № 5 [Электронный ресурс]. URL: http://ekonomika.snauka.ru/2013/05/2316 (Дата обращения: 25.01.2016).

4. Бухалков М. И. Планирование на предприятии: учебное пособие. М.: Инфра-М, 2005. 364 с.

5. Ваничкина Т.А., Пострелова А.В. Модель ДюПона, его расчет на примере ОАО «Симбирск-Лада» // Экономические науки, 2012 [Электронный ресурс]. URL: https://interactive-plus.ru/e-articles/study-6/study-6-4627.pdf (Дата обращения: 23.01.2016).

6. Галицкая С. В. Финансовый менеджмент. Финансовый анализ. Финансы предприятий: учебное пособие. СПб.: Эксмо, 2008., 656 с.

7. Гончарук О.В. , Кныш М.И., Шопенко Д.В. Управление финансами предприятия: Учебное пособие. ? СПб.: Дмитрий Буланин, 2002. ? 264с.

8. Горбачева П.М. Анализ влияния финансовых рисков на рентабельность компании. Курсовая работа. НИУ ВШЭ г. Нижний Новгород - 2015. - 45 с.

9. Григорьева Т.И., Теплова Т.В. Ситуационный финансовый анализ. - М.: ГУ ВШЭ, 2006. - 447 с.

10. Губина О.В., Рязанцева Т.В. Диагностика финансовой деятельности и прогнозирование перспектив развития бизнеса на основе многофакторных моделей рентабельности [Электронный ресурс]. URL: http://www.orelgiet.ru/docs/pdf/7_10_12_12.pdf (Дата обращения: 15.12.2015).

11. Дранко О. И. Финансовый менеджмент. Технология управления финансами предприятия: учебник. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2004, 356 с.

12. Жданов И.Ю. Модель ДюПона. Формула расчета. 3 модификации // Электронный журнал по финансам и инвестициям «Финансы для чайников». [Электронный ресурс]. URL: http://finzz.ru/model-dyupona-formula-3-modifikacii.html (Дата обращения: 23.01.2016).

13. Климова Н.В. Оценка влияния факторов на показатели рентабельности // Экономический анализ: теория и практика. - 2011. - 20 (227). - С. 16-20.

14. Магомедов А.М., «О методике расчета рентабельности». // Электронный научный журнал «Управление экономическими системами», 2011, 7 [Электронный ресурс]. URL: http://cyberleninka.ru/article/n/o-metodike-rasscheta-rentabelnosti (Дата обращения: 23.01.2016).

15. Пивоваров К.В. Финансово-экономический анализ хозяйственной деятельности коммерческих предприятий. - СПб.: Питер, 2007. - 432 с.

16. Роберт С. Хиггинз. Финансовый анализ: инструменты для принятия бизнес-решений. - М.: Вильямс ИД, 2007. - 464 с.

17. Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: Учебник. - 5-е изд., перераб. и доп. - М.: ИНФРА-М, 2009. - 536 с. - (Высшее образование) - ISBN 978-5-16-003428-7.

18. Савицкая Г. В. Экономический анализ: учебник. М.: Новое знание, 2005, 400 с.

19. Столярчук А.В. Анализ и пути повышения рентабельности предприятий розничной торговли в Украине // Бiзнесiнформ. - 2012. - № 2. - С. 132-134.

20. Фаттахова Г.Я. Рентабельность и факторы, на нее влияющие // Экономические науки. - 2010. - № 5 (66). - С. 19-22.

21. Чараева М.В. Основные направления повышения рентабельности промышленных предприятий в России // Вестник Пермского университета. Серия: Экономика. - 2012. - № 4. - С. 33-39.

22. Шуляк П.Н. Финансы предприятия: Учебник. ? 2-е изд. ? М.: Издательский Дом «Дашков и К°», 2000. ? 752с.

23. Экономика, организация и планирование промышленного производства: Учебное пособие для учащихся средних специальных учеб. заведений / Т.В. Карпей, В.С. Коржов, Л.А. Селькина и др.; Под общ. ред. Т.В. Карпей. - 3-е изд., перераб. и доп. - Мн.: Дизайн, ПРО, 2003. - 272 с.

24. Экономика предприятия: Учебник для вузов / Л.Я. Аврашков, В.В. Адамчук, О.В. Антонова и др.; Под ред. проф. В.Я. Горфинкеля, проф. В.А. Швандара. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1998. - 742 с.

25. Экономика предприятия: Учебник / Под ред. проф. О.И. Волкова. - М.: ИНФРА-М, 1997. - 416 с.

26. Экономика предприятия: Учебник для вузов / Под ред. проф. В.П. Грузинова. - М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1998. - 553 с.

27. Экономика предприятия / В.Я. Хрипач, Г.З, Суша, Г.К. Оноприенко; Под ред. В. Я. Хрипача. - Мн.: Экономпресс, 2000. - 464 с.

Учебные и научные издания на иностранных языках

28. Adams, M.B., Buckle, M.J. The determinants of corporate financial performance in the Bermuda insurance market. Appl. Financ. Econ., 2003, 13, pp. 133-143.

29. Akintoye, I.R. Sensitivity of Performance to Capital Structure, European Journal of Social Sciences, 2008, Vol. 7 (1), pp. 85-93.

30. Angell, R.J., Brewer, B.L. Improving the Coverage of the DuPont Approach of Financial Analysis in Finance Courses Through the Use of the Net Leverage Multiplier. Journal of Economics and Finance Education, 2003, Vol. 2, No. 2, pp. 1-5.

31. Bandara, R.M.A.S., Dassanayake, D.M.W.K. A Quantitative Analysis on Factors Affecting Profitability of Small Scale Broiler Production. The Journal of Agricultural Sciences, 2006, Vol. 2, No. 3, pp. 45-50.

32. Boldeanu, D.-M., Pugna, I.-B. The Analysis of the Influence Factors Affecting the Perfomance of Pharmaceutical Companies. Theoretical and Applied Economics, 2014, Volume XXI, No. 7 (596), pp. 23-42.

33. BP Statistical Review of World Energy, June 2014, pp.1-48.

34. Burca, A.M., Batrоnca, G. The Determinants of Financial Perfomance in the Romanian Insurance Market. Int. J. Acad. Res. Acc. Financ. Manag. Sci., 2014, 4, pp. 299-308.

35. Burja, C., Burja V. Analysis of Companies' Economic Performance using the Profitability Rates. European Research Studies, Volume XII, Issue (2), 2009, pp. 99-110.

36. Burja, C. Factors Influencing the Companies' Profitability. Annales Universitatis Apulensis Series Oeconomica, 13 (2), 2011, pp. 215-224.

37. Chen, L., Wang, S., Qiao, Z. DuPont Model and Product Profitability Analysis Based on Activity-based Costing and Economic Value Added. European Journal of Business and Management, 2014, Vol. 6, No. 30, ISSN: 2222-1905, pp. 25-35.

38. Ciobanu, R., Popa, A.-E. The Financial Factors That Influence the Profitability of SMEs. International Journal of Academic Research in Economics and Management Sciences, July 2014, Vol. 3, No.4, ISSN: 2226-3624, pp. 177-185.

39. Deloof, M. Does working capital management affect profitability of Belgian firm? Journal of Business Finance & Accounting, 2003, 30 (3) & (4), pp. 573-587.

40. Dhuyvetter, K. Factors Impacting Dairy Profitability: An Analysis of Kansas Farm Management Association Dairy Enterprise Data. Department of Agricultural Economics, Kansas State University, August 2011, pp. 1-18.

41. Focsan, E., Miron, V. and Jeler, I. DuPont analysis in the production and preservation of meat, Annals of the „Constantin Brвncuєi” University of Tвrgu Jiu, Economy Series, 2015, Issue 1, volume II, pp. 140-146.

42. Helfert, E.A. Techniques of Financial Analysis a Guide to Value Creation. BMT Publishing House, Bucharest, 2006, pp. 133-140.

43. Herciu, M., Ogrean, C., Belascu, L. A DuPont Analysis of the 20 Most Profitable Companies in the World. International Conference on Business and Economics Research, 2011, vol.1, pp. 45-48.

44. Kaya, E. Ц. The effects of Firm-Specific Factors on the Profitability of Non-Life Insurance Companies in Turkey. International Journal of Financial Studies, 2015, 3, ISSN: 2227-7072, pp. 510-529.

45. Liesz, T.J., Maranville, S.J. Ratio Analysis Featuring The DuPont Method: An Overlooked Topic in The Finance Module of Small Business Management And Entrepreneurship Courses. Small Business Institute Journal, 2008, Volume 1, pp. 17-34.

46. Margaretha, F., Supartika, N. Factors affecting profitability of small medium enterprises (SME) firm listed in Indonesia stock exchange, Journal of Economics, Business and Management, 2016, 2, vol.4, pp. 132-137.

47. Martani, D., Munaiseche, R.R. Factors Affecting Profitability of Multi-finance Company in Indonesia. 2008, pp.1-19.

48. Narware, P.C. Working Capital Management: The Effect of Market Valuation and Profitability in Malaysia, International Journal of Business and Management, 2010, vol. 5, issue 11, pp.15-26.

49. Ogunleye, R.W. Sensitivity of Bank Stock Returns to Market and Interest Rate Risks: An Empirical Investigation, NDIC Quarterly, 2001, vol. 11 (1/2), pp. 57-77.

50. Pandey, S., Singh, J. P. Impact of Working Capital Management in the Profitability of Hindalco Industries Limited. The IUP Journal of Financial Economics (4), 2008, pp. 62-72.

51. Raheman, A., Afza, T., Qayyum, A., & Bodla, M.A. Working capital management and corporate performance of manufacturing sector in Pakistan. International Research Journal of Finance and Economics, 2010, 4, pp. 150-154.

52. Rayan, K. Financial leverage and firm value, Gordon Institute of Business Science, University of Protoria, 2008, pp.49-60.

53. Sakakibara, M., Yamawaki, H. What Determines the Profitability of Foreign Investment? A Subsidiary-Level Analysis of Japanese Multinationals. 2005, pp.1-38.

54. Smith, B.D. Using a Modified DuPont System of Analysis for Understanding Property-Liability Insurance Company Financial Performance. Risk Management and Insurance Review, 1999, Vol.2, No. 3, pp. 141-151.

55. Soliman, M.T. The Use of DuPont Analysis by Market Participants. The Accounting Review, 2008, Vol. 83, No. 3, pp. 823-853.

56. Woldie, A., Leighton, P., Adesua, A. Factors Influencing Small and Medium Enterprises (SMEs): An Exploratory Study of Owner/Manager and Firm Characteristics. Banks and Bank Systems, 2008, Volume 3, Issue 3, pp. 59-72.

57. Xaba, B.G. Factors Affecting the Productivity and Profitability of Vegetables Production in Swaziland. Journal of Agricultural Studies, 2013, Vol. 1, No. 2, ISSN 2166-0379, pp.37-52.

58. Yesufu, O.A., Ayanwale A.B. Economic Analysis of Factors Affecting the Profitability of Broiler Processing in Southwestern Nigeria. Learning Publics Journal of Agriculture and Environment Studies, 2013, Vol. 3 (2), ISSN-L: 2026-5654, pp.1-19.

59. Zions Bank. Business Builder 7. How to Analyze Profitability. 2012, 17 p.

Размещено на Allbest.ru

...