Влияние различных характеристик оборотного капитала на эффективность деятельности российских компаний нефтегазовой отрасли

Размещено на http://www.allbest.ru/

Оглавление

Введение

1. Литературный обзор аспектов оборотного капитала

1.1 Понятия оборотного капитала, управления оборотным капиталом, эффективности деятельности компании

1.2 Анализ эмпирических работ на тему влияния характеристик оборотного капитала на эффективность деятельности компаний

2. Методология исследования влияния характеристик оборотного капитала на эффективность деятельности компании

2.1 Данные по российским компаниям нефтегазовой отрасли

2.2 Эконометрическая модель, описывающая влияние характеристик оборотного капитала на эффективность деятельности компании

2.3 Методы исследования влияния характеристик оборотного капитала на эффективность деятельности компании

3. Эмпирические результаты исследования влияния характеристик оборотного капитала на эффективность деятельности компании

Заключение

Список использованных источников



Введение

Нефтяная промышленность - одна из основных источников дохода в РФ. По данным, опубликованным в ежегодном статистическом Бюллетене 2015 Организации стран-экспортеров нефти ОПЕК, Россия находится на первом месте по объему добычи нефти и газа среди стран, действующих в этой отрасли. В соответствии с информацией Федеральной Таможенной службы, около 60% товаров, экспортируемых РФ, занимает нефть, нефтепродукты и природный газ. Причиной успеха нашей страны в нефтегазовой отрасли, безусловно, является огромное количество месторождений этих природных ископаемых и постоянно растущие цены на такие ресурсы. Однако компания не сможет преуспеть в своей деятельности, управляя своими финансовыми средствами неграмотно. Инвестирование средств в нужные статьи производства, грамотно отлаженная система работы с дебиторами и кредиторами - залог успеха любого предприятия. Данные операции представляют собой особенности управления оборотным капиталом. Так, в работе будет сделана попытка выявления влияния различных характеристик оборотного капитала на эффективность деятельности российских компаний нефтегазовой отрасли.

Данное исследование направлено на изучение взаимозависимости характеристик оборотного капитала компании и эффективности ее деятельности. При этом исследование проводится на примере российских компаний, действующих в сфере добычи нефти и газа. В условиях современной рыночной экономики существует достаточно высокая конкуренция не только между предприятиями, но и между регионами. Для создания конкурентного преимущества и укрепления своей позиции на рынке, руководителям компаний необходимо принимать ряд решений, которые будут целесообразны в данном случае.

Важное место в принятии таких решений занимает управление оборотным капиталом, которое является одним из основных элементов финансового менеджмента компании. Грамотное управление оборотным капиталом заключается в создании способности предприятия финансировать свою текущую деятельность. При этом необходимо соблюдать баланс между долгосрочными целями и ежедневными операциями компании. Неверное управление может нанести вред компании. Одним из негативных последствий неграмотных действий является хранение денежных средств в неликвидных активах компании, что приводит к снижению ликвидности предприятия в целом. При этом уменьшается способность инвестировать в основные средства и компания, как следствие, становится менее прибыльной, а значит, осуществляющей свою деятельность менее эффективно.

Также управление оборотным капиталом важно с точки зрения создания такой длительности финансового и производственного циклов, при которой предприятие будет обладать наибольшей финансовой устойчивостью и эффективностью деятельности. Кроме того, считается, что управляя оборотным капиталом в нужном ключе, можно достичь бесперебойности производственного процесса, что поможет компании получать больше прибыли и формировать финансовые запасы, которые можно инвестировать в совершенствование технологий производства. Это, опять же привет к увеличению эффективности деятельности предприятия.(Лыгина, Рудакова, 2011).

Проблема управления оборотным капиталом имеет особое значение для предприятий, осуществляющих свою деятельность в области промышленности, ввиду того, что их оборотный капитал характеризуется высокой длительностью своего обращения. Кроме того, он проходит полный производственно-коммерческий цикл. При этом большинство таких компаний находятся в неблагоприятной финансовой ситуации в связи с тем, что оборотный капитал структурирован неграмотно (Курбанов, Прозоров, 2012).

Таким образом, актуальность исследования заключается в том, что оно дает ответ на вопрос финансовым менеджерам и управляющим компаний, которые при желании сделать деятельность предприятия более эффективной, могут узнать, какие факторы управления оборотным капиталом оказывают на нее наиболее сильное влияние, а также, что следует поменять в работе компании. Другими словами, данная работа посвящена определению влияния различных характеристик оборотного капитала на эффективность деятельности российских компаний нефтегазовой отрасли.

Для достижения поставленной цели необходимо выполнить ряд следующих задач:

- Изучить аспекты оборотного капитала с теоретической точки зрения

- Проанализировать эмпирические исследования на тему влияния характеристик оборотного капитала на эффективность деятельности компаний

- Выдвинуть гипотезы относительно влияния определенных характеристик оборотного капитала на эффективность деятельности компаний

- Собрать данные по российским компаниям нефтегазовой отрасли

- Построить регрессионную модель, описывающую влияние определенных характеристик оборотного капитала на эффективность деятельности компаний

- Проинтерпретировать полученные результаты

- Сделать выводы относительно влияния характеристик оборотного капитала на эффективность деятельности компаний

В первой части выпускной квалификационной работы, посвященной литературному обзору, представлен анализ теоретической литературы, который был проведен с целью формирования общего понимания таких понятий, как оборотный капитал, управление оборотным капиталом и эффективность деятельности компании. Далее представлен анализ эмпирических статей с разделением их на три группы. Цель данного раздела - сравнить основные работы в рамках данного вопроса, выделяя при этом как результаты, идентичные для всех авторов, так и разногласия, к которым они пришли в процессе исследования. Кроме того, анализ разделен на три части: исследования компаний, эффективность деятельности в которых выражена показателями рентабельности, абсолютными показателями прибыли и Q-Тобина. Завершением литературного анализа станет выдвижение гипотез, которые будут приняты или отвергнуты после исследования.

Следующая часть работы направлена на описание методологии исследования. Она включает в себя информацию о собранных данных, методах анализа, а также о тестах, выполняемых для проверки результатов на достоверность. В данном разделе происходит выбор и описание переменных модели, а также ее построение и обоснование выбранной спецификации.

В разделе описания результатов описываются и интерпретируются с технической и экономической точек зрения полученные оценки. В данной части также описываются результаты, полученные не в рамках основного исследовательского вопроса, но представляющие собой важные дополнения.

В заключении приводится экономический смысл оцененных коэффициентов модели, описываются ограничения проведенного анализа и возможные пути их преодоления. Кроме того, сделана попытка обозначить направления дальнейших исследований в рамках рассматриваемой предметной области.



1. Литературный обзор аспектов оборотного капитала

1.1 Понятия оборотного капитала, управления оборотным капиталом, эффективности деятельности компании

Прежде всего, необходимо разобраться, что же представляет собой оборотный капитал и что включает в себя управление им. Существует огромное количество подходов к определению оборотного капитала. Так, оборотным капиталом называют все текущие активы предприятия в денежном выражении, используемые в производстве и реализации продукции (Лапуста, Мазурина, Скамай, 2011). Согласно одному из мнений, к оборотному капиталу относятся как производственные активы - сырье, незавершенное производство, запасы готовой продукции, так и финансовые активы - средства на выдачу заработной платы работникам, средства, функционирующие в процессе совершения сделок с поставщиками и покупатели, а также наличные средства, имеющиеся в кассе предприятия (Булатов, 1999). Также оборотным капиталом называют долю производственного капитала, стоимость которого входит в продукцию и возвращается при каждом обороте в денежном выражении (Видяпина, Журавлева, 2008). Кроме того, оборотный капитал представляет собой оборотный производственный фонд, в состав которого входит сырье, материалы, будущие производственные расходы, и фонд обращения, включающий в себя дебиторскую задолженность, краткосрочные денежные вложения и запасы готовой продукции (Романовский, 2000). В общем, можно сказать, что оборотный капитал - это производственные и финансовые активы компании, инвестируемые в текущую деятельность компании в рамках каждого оборотного цикла.

Что же касается управления этим оборотным капиталом, которое подразумевает его характеристики, оно включает в себя контроль баланса между оборотными активами предприятия и источниками их финансирования. Другими словами, необходимо найти оптимальный уровень дебиторской задолженности, краткосрочных финансовых вложений, запасов и денежных средств предприятия. Согласно другой концепции, это установление целесообразного соотношения доходности и риска, основанного на целях и стратегиях компании, достижение максимального уровня рентабельности активов при постоянном уровне ликвидности (Пивоваров, Тарасевич, Майзель, 2001). Также существует подход, согласно которому управление оборотным капиталом направлено на разработку методик, направленных на сохранение, преумножение и формирование оптимальной структуры оборотного капитала при наименьших затратах. Считается, что использование грамотной методики существенно повышает прибыльность компании (Рудакова, Шатунов, 2010). В данной работе под управлением оборотным капиталом будет подразумеваться планирование и контроль баланса между оборотными активами компании и источниками их финансирования, а основная цель такого управления - создание грамотной стратегии, которая приведет к максимальной эффективности и прибыльности компании. Учитывая вышеперечисленные понятия, можно определить ряд следующих характеристик оборотного капитала: периоды оборота запасов, кредиторской и дебиторской задолженностью, операционный цикл, цикл оборота денежных средств, соотношение собственных и заемных средств, обеспеченность собственными оборотными средствами и общее количество оборотных активов компании.

Так как цель данного исследования - изучение влияния характеристик оборотного капитала на эффективность деятельности российских компаний нефтегазовой отрасли, необходимо понимать, что же понимается под такой эффективностью. Существует подход, по которому эффективность деятельности предприятия - это достижение наилучших результатов при наименьших затратах. При этом она измеряется целым набор различных показателей, включающим в себя долю рынка, рентабельность объема продаж, привлекательность для инвесторов, потребителей и персонала, качество производимой продукции и имидж компании (Тюкавкин, 2007).

Согласно А. и М. Жемчуговым (2010), данное понятие характеризует возможность компании стабильно поддерживать и увеличивать свою прибыль или другой показатель, описывающий ее финансовую или нефинансовую деятельность. При этом подразумевается, что эффективность - относительный коэффициент, следовательно, он может оцениваться лишь в сравнении с другими компаниями или отраслью в целом. Эти же исследователи в своей следующей статье (2010) конкретизируют понятие эффективности, утверждая, что деятельность компании эффективна только в случае, когда выделяется и грамотно используется необходимый объем ресурсов для поддержания ее функционирования.

А. Зыкова в своем исследовании (2014) утверждает, что эффективность деятельности представляет собой коэффициент, отражающий соотношение экономического результата и затрат, направленных на получение этого результата. В ее работе приводится следующая классификация показателей, которыми может быть характеризована эффективность деятельности компании: частные - производительность труда, материало-, капитало-, фондоотдача, и обобщающие показатели - рентабельность активов, собственного капитала и продаж.

И.Абдукаримов и Н.Тен (2011) называют эффективностью уровень, на котором используются финансовые, материальные и трудовые ресурсы компании, и предлагают схожую с А. Зыковой (2014), но более расширенную классификацию. Так, к обобщающим переменным, характеризующим эффективность деятельности компании, они относят рентабельности активов, собственного капитала, реализации и затрат. Частные характеристики, по их мнению, отражают эффективность использования основных средств, оборотных средств, трудовых ресурсов и финансовых вложений и содержат такие показатели, как рентабельность основных и оборотных средств, производительность труда, коэффициент доходности акций, предоставленных кредитов и эффект финансового рычага.

В данном исследовании под эффективностью деятельности компании будет подразумеваться способность активов фирмы генерировать прибыль. Для ее измерения будет использоваться показатель рентабельности активов, характеризующий отдачу от всех активов предприятия. Данный показатель широко используется при оценке эффективности предприятий, так как, в отличие от рыночных показателей, он позволяет оценивать, как открытые, так и закрытые компании. Кроме того, он является относительным, что позволяет сравнивать различные по размеру компании.

1.2 Анализ эмпирических работ на тему влияния характеристик оборотного капитала на эффективность деятельности компаний

Существует достаточно большое количество исследований в рамках проблемы влияния характеристик оборотного капитала на эффективность деятельности компании. При этом в работах использовались разные показатели успешности деятельности компаний, разные характеристики оборотного капитала, то есть управления оборотным капиталом, исследования проводились по разным методологиям, и, как следствие, результаты также различались между собой. Что касается выборок, исследовались компании как развивающихся, так и развитых экономик, занятых в различных отраслях.

В данном анализе исследования будут классифицированы по зависимой переменной, характеризующей эффективность деятельности компании. Таким образом, будут описаны три группы работ. В рамках первой группы авторы использовали показатели рентабельности, во второй группе - рыночный показатель Q-Тобина, а в третьей группе рассматривались абсолютные показатели прибыли компании. Кроме того, результаты исследований будут представлены в хронологическом порядке.

Из числа исследований, зависимой переменной в которых являются показатели рентабельности, можно выделить работу Гарсиа-Теруель и Мартинеса-Солано (2007), которая, в какой-то степени, стала основой для всех последующих работ по данной проблеме. В качестве зависимой переменной, характеризующей эффективность деятельности компании, выступала рентабельность ее активов. По итогам исследования, было выявлено отрицательное влияние цикла оборота денежных средств, периодов оборота дебиторской задолженности и товарно-материальных запасов. Авторы также учли влияние размера компании, прироста ее выручки, коэффициент долга и годовой прирост валового внутреннего продукта. При этом исследовалось около 9 тысяч маленьких и средних испанских компаний, временной промежуток составлял 1996-2002гг.

Следующее исследование было проведено на примере пакистанских компаний Мумтазом, Реханом и др. (2010). Исследователи также измеряют эффективность деятельности компании, как рентабельность ее активов, а размер компании, в отличие от вышеописанной работы, где он является контрольной переменной, представляет собой фактор, описывающий управление оборотным капиталом. В результате исследования был сделан вывод о том, что период оборота дебиторской задолженности находится в обратно пропорциональной взаимосвязи с рентабельностью активов, а период оборота товарно-материальных запасов оказывает на нее позитивное влияние, что противоречит результатам предыдущей работы.

Компании, занятые в отрасли добычи нефти привлекли внимание Пимплапура и Кулкарни (2011), рассматривающих данные по индийским компаниям за 2006-2010гг. Описывая прибыльность компаний рентабельностью инвестиций, они пришли к выводу, что коэффициент оборачиваемости оборотного капитала, а также периоды оборота дебиторской задолженности и товарно-материальных запасов находятся в прямо пропорциональной зависимости с рентабельностью инвестиций. Что касается остальных коэффициентов, оказалось, что прибыльность компании находится под отрицательным влиянием коэффициентов текущей и быстрой ликвидности, отношения текущих активов к общим и коэффициента оборота наличных средств. При этом оценки полученных влияний оказались слабыми, но, тем не менее, значимыми.

Шишир Пандей и Кумар Ясвал (2011) также решили провести исследование нефтедобывающих компаний за 1996-2008гг. При этом их выборка включала в себя компании не в рамках одной страны или отрасли, а предприятия, расположенные по всему миру, в особенности в Северной и Латинской Америке, Европе, Азии, Африке и на Ближнем Востоке, но действующих в одной группе компаний Налко. Однако их работа несколько отличается от остальных, в особенности тем, что в качестве зависимой переменной, отвечающей за эффективность деятельности компании, выступает рентабельность задействованного капитала компании. Результаты оказались противоположными предыдущему исследованию: коэффициент текущей ликвидности наряду с коэффициентом быстрой ликвидности, и оборачиваемостью капитала находятся в прямой взаимосвязи с эффективностью деятельности. А отрицательное влияние оказывает период оборота товарно-материальных запасов и отношение оборотного капитала к общим активам компании.

Существует исследование 28 компаний Бангладеша из четырех различных отраслей производства по данным за 2005-2009гг., проведенное Куаюмом (2012). Данная работа отличается тем, что по ее результатам цикл оборота дебиторской задолженности, наряду с коэффициентами текущей и быстрой ликвидности, оказывает положительное влияние на эффективность деятельности компании, представленную рентабельностью ее активов. Что касается периодов оборота товарно-материальных запасов и кредиторской задолженности, а также цикла оборота денежных средств, они находятся в обратно пропорциональной зависимости с рентабельностью активов.

Не менее интересная работа была написана Дэниэлом Макори и Амброуз Джагонго (2013), которые рассматривали выборку по кенийским компаниям за 2003-2012гг. Они планировали оценить влияние на рентабельность активов компании таких переменных, как цикл оборота денежных средств, периоды оборота товарно-материальных запасов, кредиторской и дебиторской задолженностей. Однако точного результата относительно периода оборота кредиторской задолженности получить не удалось. Тем не менее, было обнаружено, что рентабельность активов находится под положительным влиянием периодов оборота дебиторской задолженности и товарно-материальных запасов и под отрицательным влиянием цикла оборота денежных средств. Для получения более точных результатов использовались такие контрольные переменные, как: прирост выручки, размер фирмы, коэффициент текущей ликвидности и финансовый рычаг компании, то есть отношение заемного капитала к ее собственным средствам. Исследования проводились и на компаниях Шри-Ланки.

Противоположные выводы были получены таким исследователем, как Пун Тапа (2013), изучающим 30 американских и канадских компаний с 2000 по 2009г. Автор обнаружил параболическую зависимость между циклом оборота денежных средств и эффективностью деятельности компании. Последний показатель в данной работе измерялся рентабельностью активов. Контрольными переменными выступал финансовый рычаг, темп прироста выручки и размер компании.

Рей (2014) изучал данную проблему на примере компаний, состоящих в крупнейшей индийской промышленной корпорации Хиндалко, при этом рассматривались данные за период времени с 2004 по 2013г. Рентабельность активов характеризовала эффективность деятельности компании, а управление оборотным капиталом описывалось периодом оборота товарно-материальных запасов и дебиторской задолженности, отношением оборотного капитала к выручке, коэффициентами текущей и быстрой ликвидности и отношением текущих активов к общим. Оказалось, что отрицательное влияние на рентабельность активов оказывают лишь такие переменные, как отношение оборотного капитала к выручке и коэффициент текущей ликвидности, в то время, как все остальные переменные влияют на рентабельность положительно.

Мурари Байд (2013) в своей работе обнаружил положительную зависимость между периодом оборота кредиторской задолженности и эффективностью деятельности компании, выраженной рентабельностью ее активов. Исследователь также предположил, что на рентабельность активов оказывают влияние такие переменные, как размер компании, отношение финансовых активов к общим активам компании и коэффициент оборота активов, выраженный отношением выручки к общему числу активов. Что касается данных, Байд исследовал Индийские промышленные компании, при этом временной интервал составил пять лет.

Т. Джаяратэн (2014) рассмотрел деятельность 20 компаний за период времени с 2008 по 2012 год и обнаружил, опять же противоположные результаты: отрицательное влияние периодов оборота дебиторской задолженности, товарно-материальных запасов и цикла оборота денежных средств, и положительное влияние периода оборота кредиторской задолженности на рентабельность активов.

Среди исследований в рамках данной группы можно также выделить работу Юноса, Гафара, Ахмада и Закарии (2015), которые рассматривали малазийские компании 2003-2009гг. функционирующие в различных секторах экономики, исключая финансовый. Прибегнув к регрессионному анализу с использованием таких переменных, как размер компании, темп прироста выручки и доля заемного капитала, они пришли к выводу, что рентабельность активов находятся в прямой зависимости от периода оборота кредиторской задолженности. Касательно периода оборота дебиторской задолженности и запасов, а также цикла движения денежных средств, точного ответа получено не было.

В одном из последних исследований, проведенном Икбалом и Зуканом (2015), наряду с отрицательным влиянием периодов оборота товарно-материальных запасов, дебиторской и кредиторской задолженностей на эффективность деятельности компании, было обнаружено, что цикл оборота денежных средств также находится в сильной отрицательной зависимости. Как и в предыдущем, в данном исследовании эффективность измерялась рентабельностью активов компании. В их работе рассматривались данные о 85 пакистанских компаниях за период времени с 2008 по 2013гг. В качестве контрольных переменных выступали следующие показатели: размер компании, темп прироста выручки и коэффициент долга.

Итак, обобщим результаты исследований, зависимой переменной в которых являлись показатели рентабельности. Несложно заметить, что большинство исследователей использовали показатель рентабельности активов компании. Итог анализа представлен в виде схемы, в которой демонстрируются показатели, характеризующие эффективность деятельности компании, и переменные, описывающие управление оборотным капиталом. При этом около каждого показателя в скобках имеется знак его влияния на зависимую переменную. Так, «+» означает, что все исследователи, использующие данный показатель, пришли к выводу, что он положительно влияет на зависимую переменную, «-» подразумевает негативное влияние, а «±» используется в случае, когда была доказана как прямая, так и обратно пропорциональная зависимость между данным коэффициентом и эффективностью деятельности компании. Схему обобщающего анализа можно увидеть на Рисунке 1.

Что касается исследований, зависимой переменной в которых является Q-Тобина, анализ можно начать с работы Вурала, Сокмена и Сетенака (2012). По их мнению, как период оборота товарно-материальных запасов, так и период оборота дебиторской задолженности оказывают негативное влияние на эффективность деятельностью компании. При этом последняя выражена двумя показателями - Q-Тобина и валовой операционной прибылью. Исследование проводилось на данных о 75 турецких компаниях за 2002-2009гг.

Через 7 лет после своего предыдущего исследования, в котором эффективность деятельности компании измерялась рентабельностью ее активов, Гарсиа-Теруель и Мартинес-Солано, при участии Банос-Кабаллеро (2014) провели еще одно исследование, работая с выборкой английских нефинасовых компаний за 2001-2007гг. и рассматривая другие показатели, добились более точных результатов. Они обнаружили сильную параболическую зависимость между циклом оборота денежных средств и эффективностью деятельности компании, оцениваемую как Q-Тобина, который представляет собой отношение рыночной стоимости компании к восстановительной стоимости ее активов. Более того, авторы нашли оптимальное значение цикла оборота денежных средств компании, при котором эффективность ее деятельности наиболее эффективна. При этом они использовали показатели размера компании, ее финансового рычага, темпа прироста выручки и рентабельности активов в качестве контрольных переменных в регрессионной модели.

Для проведения обобщающего анализа по исследованиям, эффективность деятельности компаний в которых выражена Q-Тобина, составим схему по образцу анализа работ, зависимой переменной в которых являются показатели рентабельности. Анализ представлен на Рисунке 2 текущей работы.

Среди исследований, эффективность деятельности компании в которых описывается абсолютными показателями прибыли, можно выделить работу Вахида, Эльхама и Мохаммадреза (2012). Авторы предприняли попытку, но не смогли оценить влияние цикла оборота денежных средств на операционную прибыль. Однако исследователи смогли обнаружить сильное отрицательное влияние периода оборота запасов, кредиторской и дебиторской задолженностей, а также чистого товарооборота на чистую операционную прибыль. При этом они предполагали, что на чистую операционную прибыль компании также оказывают влияние такие факторы, как коэффициент оборачиваемости оборотного капитала, доля оборотных активов, доля текущих обязательств в общих активах, размер компании и темп прироста выручки. Данное исследование проводилось на данных об иранских компаниях, занятых вне финансового сектора за 2006-2009г.

Кулканья Напомпех (2012) получил схожие результаты с точки зрения отрицательного влияния цикла оборота денежных средств и периода оборота дебиторской задолженности. Он также предположил, что на эффективность деятельности, выраженную валовой прибылью, может оказывать влияние отношение основных средств к общим активам, коэффициент долга, и размер компании. Касательно выборки, рассматривалось 255 тайских компаний за период с 2007 по 2009г.

Такие авторы, как Авад и Джаяр (2013), изучая 11 палестинских компаний, занятых в промышленной отрасли, рассматривали временной промежуток пяти лет - с 2007 по 2012 год. В их работе прибыльность компании измерялась операционной прибылью, а цикл оборота денежных средств характеризовал управление оборотным капиталом. Результат оказался неудивителен, между данными переменными имеется связь.

Годом позже, Енквист, Грахам и Никкинен (2014), занимались исследованием этого же вопроса в рамках деятельности финских компаний в 2004-2008гг. Также как и предыдущие авторы, они пришли к выводу, что зависимость между денежным циклом и эффективностью деятельности компании, представленной как валовой прибылью, так и рентабельностью ее активов, линейна и обратно пропорциональна. При проведении регрессионного анализа в модель вводились такие переменные, как коэффициент текущей ликвидности, коэффициент обеспеченности собственным капиталом, размер компании и показатели, характеризующие состояние экономики в данный момент.

Отдельного внимания заслуживает работа Бена Укаегбу (2014), который изучил зависимость между управлением оборотным капиталом и эффективностью деятельности компаний, функционирующих на территории Южной Африки, Нигерии, Египта и Кении в период с 2005 по 2009г. Эффективность деятельности измерялась операционной прибылью, а денежный цикл, периоды оборота запасов, дебиторской и кредиторской задолженностей описывали управление оборотным капиталом. Также во внимание принимался размер совета директоров и размер компании, выраженный натуральным логарифмом от общих активов компании, что вызывает сомнения, так как все другие исследователи описывали размер компании натуральным логарифмом от ее выручки. Автор получил следующие результаты: как период оборота дебиторской задолженности, так и цикл оборота денежных средств находятся в обратно пропорциональной зависимости с эффективностью деятельности предприятия.

Для проведения обобщающего анализа по исследованиям, эффективность деятельности компаний в которых выражена абсолютными показателями прибыли, составим схему по образцу анализа работ, зависимой переменной в которых являются показатели рентабельности и Q-Тобина. Анализ представлен на Рисунке 3 текущей работы.

После анализа трех групп статей, можно заметить, что влияния одинаковых коэффициентов в разных группах отличаются между собой. Кроме того, оценки переменных даже в рамках одной группы оказываются противоположными. Это связано с различиями экономической ситуации в исследуемых странах, а также с особенностями отраслей, в которых действуют компании. Таким образом, нельзя дать точного ответа о влиянии переменных, характеризующих управление оборотным капиталом на показатели, описывающие эффективность ее деятельности, основываясь на предыдущих исследованиях. Как было сказано ранее, цель данной работы - оценить это влияние на примере российских компаний, функционирующих в нефтегазовой отрасли. Для достижения поставленной цели, выдвинем следующие гипотезы, которые будут приняты или отвергнуты после проведения исследования:

- Продолжительность цикла оборота денежных средств оказывает отрицательное влияние на эффективность деятельности компании

- Существует оптимальное значение длительности операционного цикла

2. Методология исследования влияния характеристик оборотного капитала на эффективность деятельности компании

2.1 Данные по российским компаниям нефтегазовой отрасли

Для проведения исследования влияния характеристик оборотного капитала на эффективность деятельности компании, необходимо собрать определенную информацию. Данные представляют собой выборку по российским компаниям, занятым в отрасли добычи нефти и газа и предоставления услуг в данной отрасли. Они являются панельными и представляют собой набор показателей по 294 предприятиям за период времени с 2010 по 2014 год. Список компаний представлен в Приложении 2. Таким образом, количество наблюдений составляет 1470 единиц. Источник - специализированная база данных Руслана от Bureau van Dijk, которая занимается сбором финансовой информации по российским, украинским и казахским компаниям.

Данные собраны как по показателям, которые непосредственно являются переменными в регрессионной модели, так и по показателям, которые будут использованы для расчета других переменных в данной модели. Так, имеется информация по 12 показателям, среди которых:

- Рентабельность активов

- Собственный капитал (для расчета обеспеченности собственными оборотными средствами)

- Оборотный капитал (для расчета обеспеченности собственными оборотными средствами)

- Период оборота товарно-материальных запасов (для расчета операционного, финансового и производственного циклов)

- Период оборота дебиторской задолженности (для расчета операционного, финансового и производственного циклов)

- Период оборота кредиторской задолженности (для расчета операционного, финансового и производственного циклов)

- Основные средства (для расчета технической оснащенности и обеспеченности собственными оборотными средствами)

- Выручка (для расчета размера компании)

- Соотношение заемного и собственного капитала

- Число работников (для расчета технической оснащенности)

- Материальные затраты на производство (для расчета материалоемкости производства)

- Себестоимость продукции (для расчета материалоемкости производства)

Данные будут использованы не в первоначальном виде, так как выборка имеет ряд выбросов, которые представляют собой значения, значительно выделяющиеся из общей выборки и существенно искажающие результаты оценивания регрессионной модели, составленной из таких переменных. Целесообразно «очистить» выборку от таких экстремальных значений. Это будет произведено путем анализа гистограмм распределения, ящичковых диаграмм, а также в соответствии со здравым смыслом. Введем следующие ограничения по каждой переменной:

- Рентабельность активов, ROA: менее 120% и более -20%

- Цикл оборота денежных средств, CCC: менее 1100 и более -1100 дней

- Операционный цикл, ОС: менее 1100 дней и более -1100 дней

- Производственный цикл, РС: менее 1100 дней и более -1100 дней

- Соотношение заемных и собственных средств, Debtratio: менее 400%

- Обеспеченность собственными оборотными средствами, Endowment: более -100%

- Техническая оснащенность, ТЕ: менее 20000 тыс. долл. на работника

- Оборотный капитал, WC: менее 4000000 тыс. дол.

После удаления выбросов размер выборки составил 840 наблюдений. Далее представлена таблица, в которой можно увидеть средние, максимальные и минимальные значения, медиану, стандартное отклонение, коэффициенты асимметрии, эксцесса и вариации каждой переменной. В Таблице 1 Приложения 1 представлены гистограммы, ящичковые диаграммы, графики квантиль-квантиль каждой переменной, а также коэффициенты Харке-Бера, которые позволяют судить о нормальности распределения ошибок.

Следует отметить, что при проведении теста Харке-Бера проверяется нулевая гипотеза о том, что коэффициенты асимметрии и эксцесса равны нулю, против гипотезы о том, что данные коэффициенты отличны от нуля. Соответственно, при p-value=0,000, принимается первая гипотеза, то есть ошибки наблюдения распределены неравномерно. В соответствии с анализом описательных статистик, равномерно распределены ошибки лишь одной переменной - размер компании.

Что касается коэффициента асимметрии, если его значение больше нуля, то распределение смещено влево, в противном случае - вправо, если же он равен нулю, то распределение симметрично относительно его математического ожидания. Распределение переменной, характеризующей обеспеченность собственными оборотными средствами, смещено вправо, в то время как распределение других переменных смещено влево. Таким образом, распределения всех переменных асимметричны.

Таблица 1 Описательные статистики переменных

	Mean	Median	Max	Min	Std. Dev.	Sk	Ku
CCC	53,35	45,62	1022,07	-475,21	140,17	1,18	12,32
CM	7,37	0,83	4739,75	0,00	163,65	28,83	834,30
DEBT RATIO	46,85	12,70	391,20	0,00	75,81	2,30	8,06
ENDOW MENT	-0,55	0,04	0,99	-9,93	1,73	-2,29	8,85
OC	137,21	98,08	1056,11	0,51	133,98	2,84	14,44
PC	128,72	88,07	906,48	1,71	123,09	2,66	12,04
ROA	16,43	12,37	99,69	-19,17	18,33	1,08	4,44
TE	261,66	114,35	1924,10	0,00	360,59	2,15	7,55
SALES	551891,40	53643,63	21259798	3,67	1497388	5,73	55,63
WC	202455	18093,55	3798065	1,57	501383,3	3,81	19,29

Коэффициент эксцесса характеризует степень остроты вершины распределения. В случае если его значение превышает 3, вершина распределения считается острой, а о гладкой вершине говорят, если значение коэффициента менее 3. При равенстве 3, распределение является нормальным. Можно сказать, что распределение всех переменных является островершинным.

Коэффициент вариации представляет собой относительную степень разброса значений переменных в статистической совокупности и вычисляется как отношение значения стандартного отклонения к среднему значению переменной. Выборка считается однородной в случае если значение коэффициента вариации менее 0,33, то есть 33%. Касательно однородности, таким свойством отличается лишь переменная размера компании.

2.2 Эконометрическая модель, описывающая влияние характеристик оборотного капитала на эффективность деятельности компании

В соответствии с поставленной целью работы и выдвинутыми гипотезами, модель будет представлять собой зависимость переменной, характеризующей эффективность деятельности компании от характеристик оборотного капитала. актив рентабельность оборотный капитал

В качестве показателя эффективности деятельности компании будет использоваться показатель рентабельности ее активов. Данный показатель широко используется при анализе финансовой отчетности предприятия, при измерении его доходности и прибыльности. Он показывает способность активов фирмы генерировать прибыль, характеризует отдачу от всех активов компании. Другими словами, показатель рентабельности активов является индикатором эффективности деятельности компании. Данный показатель является относительным, следовательно, мы можем сравнивать компании довольно различные по размеру. Он рассчитывается, как отношение чистой прибыли к общим активам предприятия, выражен в долях.

В роли независимых переменных будут выступать следующие показатели:

- Длительность цикла оборота денежных средств, CCC. Представляет собой время, за которое инвестиции и закупка ТМЗ компании преобразуется в погашение дебиторской задолженности путем оплаты покупателями. Данный показатель характеризует эффективность управления оборотным капиталом. Выражен в количестве дней.

- Длительность операционного цикла, OC. Является важной временной характеристикой управления оборотным капиталом. Данный показатель измеряет время от момента покупки сырья до продажи готовой продукции, другими словами это время, за которое оборотные активы совершают полный оборот. Также выражен в количестве дней.

- Квадратичное значение операционного цикла, OC^2. Данная переменная вводится с целью выявления оптимальной продолжительности операционного цикла

- Кроме того, в модель включены следующие контрольные переменные, которые также могут оказывать влияние на рентабельность активов:

- Размер компании, Size. Определяется натуральным логарифмом от объема ее выручки. Использование логарифма, вместо абсолютного значения позволяет смягчить влияние экстремальных значений.

- Соотношение заемного и собственного капитала, Debtratio. Данный показатель одним из основных показателей управления оборотным капиталом, т.к. его задачей можно назвать как раз поддержание необходимого соотношения заемных и собственных средств компании. Измеряется в разах.

- Оборотный капитал, WC. Представляет собой все имеющиеся оборотные активы компании, т.е. все активы, которые служат и погашаются в течение 12 месяцев, либо в течение операционного цикла предприятия. Измеряются в тыс.р.

- Обеспеченность собственными оборотными средствами, Endowment. Показывает способность компании финансировать текущую деятельность собственными средствами. Выражается в процентах.

Далее представлены формулы расчета каждого коэффициента, необходимого для составления регрессионных моделей.

ССС = ПОДЗ + ПОЗ - ПОКЗ,

где: ССС - цикл оборота денежных средств

ПОДЗ - период оборота дебиторской задолженности;

ПОЗ - период оборота запасов;

ПОКЗ - период оборота кредиторской задолженности.

ОС = ПОДЗ + ПОЗ,

где: ОС - операционный цикл;

ПОДЗ - период оборота дебиторской задолженности;

ПОЗ - период оборота запасов.

PC = ПОЗ,

где: РС - производственный цикл;

ПОЗ - период оборота запасов.



Debtratio = ,

где: Debtratio - соотношение заемных и собственных средств;

ЗК - заемный капитал;

СК - собственный капитал.

Endowment = ,

где: Endowment - обеспеченность собственными оборотными средствами;

СК - собственный капитал;

ВНОА - внеоборотные активы;

ОА - оборотные активы.

CM = ,

где: СМ - материалоемкость продукции;

ПЗ - производственные затраты;

С/С - себестоимость продукции.

TE = ,

где: TE - техническая оснащенность предприятия;

ОС - основные средства;

n - число рабочих .

Size = log (TR),

где: Size - размер компании;

TR - общая выручка .

Таким образом, экономическая модель будет выглядеть следующим образом:

ROA = f(CCC, OC, OC^2, Debtratio, WC, Endowment, Size)

Для выявления влияния независимых переменных на зависимый параметр используется регрессионный анализ. Он представляет собой метод моделирования данных, позволяющий не только выяснить, существует ли какое-либо влияние, но и определить его силу и направление. Регрессионное уравнение (2), полученное исходя из составленной функции представлено далее. Причем Я0 - свободный член, константа, а ? - случайная ошибка. Описание остальных переменных в регрессии было приведено ранее.

ROA = Я0 + Я1CCCi + Я2OCi + Я3OCi^2 + Я4WCi + Я5Endowmenti + Я6Sizei + Я8Debtratioi + ?i

Данная регрессия является линейной, при ее интерпретации изменение показателей происходит в абсолютном выражении. Более удобно интерпретировать регрессионные уравнения в логарифмической спецификации. В таком случае изменения происходят в процентном выражении. Прологарифмируем зависимую переменную и независимые переменные, представленные в абсолютном выражении уравнения(2). Полученное выражение (3) можно увидеть ниже:

LROA = Я0+ Я1CCCi + Я2OCi + Я3OCi^2 + Я4LWCi + Я5LEndowmenti + Я6Sizei + Я8Debtratioi + ?i

При этом:

- LROA - логарифм рентабельности активов

- LWC - логарифм объема оборотного капитала

- LEndowwment - логарифм обеспеченности собственными оборотными средствами

Кроме того, следует уделить внимание возможности возникновения проблемы мультиколлинеарности. Значение переменной, характеризующей продолжительность операционного цикла, определяется, как сумма периодов оборота товарно-материальных запасов, кредиторской и дебиторской задолженностей. Продолжительность финансового цикла, или цикла оборота денежных средств состоит из периодов оборота товарно-материальных запасов и дебиторской задолженности за вычетом периода оборота кредиторской задолженности. Можно заметить, что переменные в высокой степени скореллированы между собой. В таких случаях говорят о мультиколлинеарности, то есть высокой взаимосвязи между независимыми переменными, которая приводит к неустойчивости полученных оценок. Корреляционная матрица при этом выглядит следующим образом:

Таблица 2 Корреляционная матрица

	CCC	DEBTRATIO	ENDOWMENT	OC	SIZE	WC
CCC	1,00	-0,05	0,22	0,89	0,09	0,23
DEBTRATIO	-0,05	1,00	-0,31	-0,01	-0,08	-0,06
ENDOWMENT	0,22	-0,31	1,00	0,01	0,02	0,07
OC	0,89	-0,01	0,01	1,00	0,02	0,02
SIZE	0,09	-0,08	0,02	0,02	1,00	0,31
WC	0,23	-0,06	0,07	0,02	0,31	1,00

Для того, чтобы избежать последствий данной проблемы, составим два регрессионных уравнения, в одном из которых будет присутствовать переменная, характеризующая продолжительность финансового цикла, а вторая регрессия будет содержать продолжительность операционного цикла и квадратичную форму этой переменной для определения оптимального значения цикла.

LROA = Я0+ Я1CCCi + Я2Debtratioi + Я3LWCi + Я4LEndowmenti + Я5Sizei + ?i

LROA = Я0+ Я2OCi + Я2OCi^2 + Я3LWCi + Я4LEndowmenti + Я5Sizei + Я6Debtratioi + ?i

Каждая из моделей будет оценена и проинтерпретирована отдельно.

2.3 Методы исследования влияния характеристик оборотного капитала на эффективность деятельности компании

Как уже было сказано ранее, одной их гипотез данной работы является предположение, что существует оптимальное значение продолжительности операционного цикла компании. Для ее проверки необходимо включить квадратное значение продолжительности операционного цикла. Проверим адекватность включения т посредством проведения теста на пропущенные переменные. В данном тесте проверяются следующие гипотезы:

H0: дополнительный набор регрессоров не является совместно статистически значимым с исходным набором переменных, регрессор не является пропущенным

H1: дополнительный набор регрессоров является совместно статистически значимым с исходным набором переменных, регрессор является пропущенным

Результаты теста представлены далее. Следует принять гипотезу H1 на 1% уровне значимости. Это свидетельствует о том, что переменная, характеризующая квадратное значение продолжительности операционного цикла правильно добавлена в регрессионное уравнение и может быть интерпретирована.



Таблица 3 Тест на пропущенные переменные для модели (5)

F-statistic	Probability
10,56	0,0013

Так как мы имеем дело с панельными данными, следует рассмотреть индивидуальные эффекты. Необходимо сделать выбор между случайными и фиксированными эффектами. С точки зрения статистики, случайные эффекты используются, когда по имеющейся выборке делается вывод о генеральной совокупности. Что касается фиксированных эффектов, их применяют в случае, когда по данной выборке делается вывод, применимый непосредственно для нее. В нашем случае исследуется российские компании нефтегазовой отрасли, выборка полностью охватывает все наблюдения, следовательно, необходимо использовать подход фиксированных эффектов. С эконометрической точки зрения, для определения типа индивидуальных эффектов проводится тест Хаусмана.

H0: следует выбрать модель со случайными эффектами

H1: следует выбрать модель с фиксированными эффектами

Результаты проведенного теста для моделей, включающих как финансовый, так и операционный цикл, представлены ниже. Следует отметить, что в обоих случаях принимаем первую гипотезу, на 5% и 10% уровнях значимости соответственно, то есть необходимо использовать фиксированные эффекты.

Таблица 4 Тест Хаусмана для модели

Chi- Sq. Statistic	Probability
16,47	0,00

Таблица 5 Тест Хаусмана для модели (5)

Chi- Sq. Statistic	Probability
19,85	0,00

Ранее составленные линейные регрессии (4), (5), к которым применяются фиксированные эффекты, выглядят следующим образом:

LROA = Я0+ Я1CCC ik + Я2Debtratio ik + Я3LWC ik +Я4LEndowment ik + Я5Size ik + ? ik

LROA ik = Я0+ Я1OC ik + Я2OC ik ^2 + Я3LWC ik +Я4LEndowment ik + Я5Size ik + Я6Debtratio ik + ? ik

Данные модели оцениваются методом наименьших квадратов, в процессе осуществления которого каждой переменной подбираются такие коэффициенты-оценки, при которых сумма квадратов остатков будет минимальна.

После оценки уравнений (4) и (5) оказалось, что переменные, характеризующие продолжительность финансового и операционного цикла, а также его квадратичное значение, являются незначимыми, в то время как другие переменные значимы на уровне 1%:

Таблица 6 Результаты оценивания модели (4)

Variable	Coefficient
ССС	-0,0012
WC	-0,0017***
Endowment	0,5435***
Size	1,9623***
Debtratio	-0,0241***
n=465; R2=0,31; R2adj.=0,3; Probability=0,00
*** - значим на уровне 1%, ** - значим на уровне 5%, * - значим на уровне 10%

Таблица 7 Результаты оценивания модели (5)

Variable	Coefficient
OC	-0,0036
OC^2	0,0001
WC	-0,0045***
Endowment	0,5444***
Size	1,9489***
Debtratio	-0,0239***
n=465; R2=0,28; R2adj.=0,27; Probability=0,00
*** - значим на уровне 1%, ** - значим на уровне 5%, * - значим на уровне 10%

Данная ситуация может возникнуть в результате проблемы эндогенности, которая представляет собой коррелированность независимой переменной с ошибкой. Кроме того, эндогенность приводит к несостоятельности и смещенности оценок.

Один из наиболее эффективных способов борьбы с эндогенностью - использование инструментальных переменных. Данный метод подразумевает введение дополнительного регрессионного уравнения, зависимой переменной в котором является независимая переменная в исходном уравнении. В данной работе эндогенной является переменная, характеризующая продолжительности финансового и операционного циклов в (4) и (5) уравнениях соответственно. Следовательно, именно эти переменные будут выступать в роли зависимых в инструментальном уравнении. Что касается выбора инструментальных переменных, каждая из них должна удовлетворять двум критериям: некоррелированность с ошибками и коррелированность с регрессорами. Стоит отметить, что в инструментальный набор включаются также все переменные из исходного уравнения, которые не коррелированы с ошибкой.

Так как исследование идет на примере промышленных компаний, в инструментальный набор включим переменные, отражающие специфику их деятельности с точки зрения производства. Это позволит не только получить более точные оценки, но и объяснить еще большую часть дисперсии зависимой переменной. Таким образом, в инструментальный набор будут входить следующие переменные:

- Продолжительность производственного цикла, РЕ. Представляет собой продолжительность операционного цикла за вычетом продолжительности оборота дебиторской задолженности. Выражен в количестве дней.

- Материалоемкость продукции, CM. Характеризует, сколько потраченных средств приходится на один доллар выпущенной продукции. Рассчитывается как частное от деления материальных производственных затрат на себестоимость продукции. Выражен в тыс. долларов.

- Техническая обеспеченность предприятия, ТЕ. Показывает, насколько предприятие оснащено средствами производства и рассчитывается как частное от деления количества основных средств на количество работников на предприятии. Выражен в тыс. долларов.

Для удобства интерпретации, как и в случае с переменными основного регрессионного уравнения, показатель, характеризующий техническую обеспеченность компании, будет приведен в логарифмическую форму. Переменные, описывающие продолжительность производственного цикла и материалоемкость производимой продукции, будут приведены в линейной форме. В соответствии с этим, регрессионные уравнения будут выглядеть следующим образом:

LROA = Я0+ Я1CCC ik + Я2Debtratio ik + Я3LWC ik +Я4LEndowment ik + Я5Size ik + ? ik

CCC= Z0+ Z1PC ik + Z2LTE ik + Z3CM ik +Z4LEndowment ik + Z5Size ik+ Z6Debtratio ik + Z7LWC ik + v ik

LROA ik = Я0+ Я1OC ik + Я2OC ik ^2 + Я3LWC ik +Я4LEndowment ik + Я5Size ik + Я6Debtratio ik + ? ik OC= Z0+ Z1PC ik + Z2LTE ik + Z3CM ik +Z4LEndowment ik + Z5Size ik + Z6Debtratio ik + Z7LWC ik + v ik (7)

При оценивании таких регрессионных уравнений применяется двухшаговый метод наименьших квадратов, который позволяет избавиться от проблемы несостоятельности оценок, вызванной эндогенностью переменных. Процедура оценивания регрессии данным методом состоит из двух этапов. Сначала оценивается инструментальное уравнение, после чего полученные оценки используются вместо эндогенной переменной при оценке исходной регрессии.

...