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

Следует отметить, что при оценивании моделей была внесена поправка Уайта на гетероскедастичность, позволяющая нивелировать влияние данной проблемы на эффективность полученных оценок.

Для проверки совместной статистической значимости переменных обеих моделей был проведен тест Вальда, в котором выдвигались следующие гипотезы:

Н0: с(1)=с(2)=…=с(n)=0, переменные совместно статистически незначимы

Н1: с(1)=с(2)=…=с(n)?0, переменные совместно статистически значимы

Параметром, относительно которого принимается решение о принятии какой-либо гипотезы, является значение p-value. В данном случае тест показал, что все переменные регрессионных уравнений являются совместно статистически значимыми. Результаты проведенных тестов приведены ниже:

Таблица 8 Тест Вальда для модели (6)

Таблица 9 Тест Вальда для модели (7)

Кроме того, необходимо провести тесты на адекватность и состоятельность используемого набора инструментов для инструментальных переменных. Это делается, так как при выборе слабых инструментов может возникнуть ситуация, при которой полученные оценки становятся несостоятельными и смещенными. Обычно, такое происходит, если набор инструментов слишком велик, либо обладает слабой объясняющей силой. Существует несколько способов проверки силы инструментов. Во-первых, существует подход, согласно которому F-статистика первого шага оценивания должна быть больше 10 (Stock, Wright & Yogo, 2002) Данное условие выполняется в случае с обоими нашими уравнениями. F-статистики для каждого представлены ниже:

Таблица 10 F-статистики

Также существует тест Андерсона на «недоидентификацию». Он подразумевает следующие гипотезы:

Н0: инструменты не коррелируют с регрессорами, выбраны неправильно

Н1: инструменты коррелируют с регрессорами, выбраны правильно

По результатам теста можно сказать, что как в уравнении, включающем финансовый цикл, так и в уравнении, включающем операционный цикл, мы принимаем гипотезу Н1, на уровне значимости 5%, то есть правильно выбран набор инструментов к инструментальным переменным.

Таблица 11 Тест Андерсона для модели

Таблица 12 Тест Андерсона для модели

Далее, был проведен еще один тест - тест Саргана на «переидентификацию», в котором рассматриваются следующие гипотезы:

Н0: инструменты адекватны и не коррелируют со случайной ошибкой

Н1: инструменты неадекватны и коррелируют со случайной ошибкой

Мы отвергаем гипотезу Н1 и принимаем гипотезу Н0. Согласно результатам теста, в обоих уравнениях инструменты для инструментальной переменной выбраны правильно и не коррелируют со случайной ошибкой.

Таблица 13 Тест Саргана для модели

Таблица 14 Тест Саргана для модели

Таким образом, после проведения необходимых тестов, можно сказать, что наши модели специфицированы правильно, при этом инструментальный набор также подобран верно, то есть результатам оценивания обоих моделей можно доверять.

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

Обе модели были оценены двухшаговым методом наименьших квадратов, который применяется, если в модели имеется инструментальная переменная. Кроме того, были применены фиксированные эффекты. После оценки модели, описывающей влияние финансового цикла и других переменных, характеризующих управление оборотным капиталом, на рентабельность активов (6), были получены результаты, представленные в Таблице 15.

Относительно значений p-value, коэффициенты при всех переменных являются статистически значимыми на уровне 1%. Кроме того, модель в целом является также статистически значимой на уровне 1%.

Таблица 15 Результаты оценивания модели (6)

Полученное уравнение, характеризующее влияние продолжительности финансового цикла на рентабельность активов выглядит следующим образом:

LROA = 1,58 - 0,0018CCC - 0,01Debtratio + 0,31LEndowment - 0,56LWC + 0,56Size

Проинтерпретируем полученные результаты:

- При увеличении продолжительности цикла оборота денежных средств на 1 день, рентабельность активов компании снижается на 0,0018% при прочих равных условиях. Другими словами, чем дольше период времени от покупки сырья до получения оплаты от покупателей произведенной продукции, тем ниже рентабельность активов компании.

- При увеличении отношения заемных средств к собственным на 1%, рентабельность активов компании снижается на 0,01% при прочих равных условиях. Чем больше у компании заемных средств относительно собственных, тем хуже она финансирует свою деятельность, а, следовательно, рентабельность активов снижается.

- При увеличении обеспеченности собственными оборотными средствами на 1%, рентабельность активов компании увеличивается на 0,31% при прочих равных условиях. Компании, более обеспеченные собственными оборотными средствами, являются более способными обслуживать свои операции, что существенно повышает рентабельность ее активов.

- При увеличении объема оборотного капитала на 1%, рентабельность ее активов снижается на 0,56% при прочих равных условиях. С точки зрения здравого смысла такой результат довольно противоречив. Однако, при неграмотном управлении большим объемом оборотного капитала, такая ситуация имеет место быть. Возможно, это связано со спецификой нефтегазовой отрасли.

- При увеличении размера компании, выраженного значением выручки, на 1%, рентабельность активов компании возрастает на 0,56% при прочих равных условиях. Рентабельность активов крупных компаний значительно выше, нежели в малых, то есть существует отдача от масштаба.

Данное уравнение было составлено с целью принятия решения относительно первой гипотезы об отрицательном влиянии продолжительности финансового цикла на эффективность деятельности компании. Таким образом, мы можем принять данную гипотезу, так как коэффициент перед переменной, характеризующей продолжительность финансового цикла, имеет отрицательный знак, при этом он является статистически значимым.

Кроме того, была составлена модель, описывающая влияние продолжительности операционного цикла и других переменных, характеризующих управление оборотным капиталом, на рентабельность активов (7). Результаты ее оценивания представлены далее:

Таблица 16 Результаты оценивания модели (7)

Что касается статистической значимости, коэффициенты при таких переменных, продолжительность операционного цикла и квадратное значение продолжительности операционного цикла статистически значимы на уровне 5%. Статистическая значимость коэффициентов при, обеспеченности собственными оборотными средствами, размере компании, соотношении заемных и собственных средств и общем объеме оборотных средств составляет 1%. Кроме того, модель в целом является статистически значимой на уровне 1%.

Полученное уравнение, характеризующее влияние продолжительности операционного цикла на рентабельность активов выглядит следующим образом:

LROA = 0,94 - 0,002OC + 0,00014OC^2 - 0,01Debtratio + 0,34Endowment - 0,74LWC + 0,87Size

Проинтерпретируем полученные результаты:

- При увеличении продолжительности операционного цикла на 1 день, рентабельность активов компании снижается на 0,002% при прочих равных условиях. Чем больше период времени от приобретения материалов и услуг до получения оплаты от покупателей, тем ниже рентабельность активов.

- Оптимальная продолжительность операционного цикла составляет 38 дней. Это значение, при котором рентабельность активов компании максимальна. Следует организовать политику управления оборотным капиталом, а именно работу с кредиторами и дебиторами на предприятии таким образом, чтобы продолжительность операционного цикла приблизилась к этому значению путем изменения периодов оборота товарно-материальных запасов и дебиторской задолженности.

- При увеличении отношения заемных средств к собственным на 1%, рентабельность активов компании снижается на 0,01% при прочих равных условиях. Чем больше у компании заемных средств относительно собственных, тем хуже она финансирует свою деятельность, а следовательно, рентабельность активов снижается.

- При увеличении обеспеченности собственными оборотными средствами на 1%, рентабельность активов компании увеличивается на 0,34% при прочих равных условиях. Компании, более обеспеченные собственными оборотными средствами, являются более способными обслуживать свои операции, что существенно повышает рентабельность ее активов.

- При увеличении объема оборотного капитала на 1%, рентабельность ее активов снижается на 0,74% при прочих равных условиях. С точки зрения здравого смысла такой результат довольно противоречив. Однако, при неграмотном управлении большим объемом оборотного капитала, такая ситуация имеет место быть. Возможно, это связано со спецификой нефтегазовой отрасли.

- При увеличении размера компании, выраженного значением выручки, на 1%, рентабельность активов компании возрастает на 0,87% при прочих равных условиях. Рентабельность активов крупных компаний значительно выше, нежели в малых, то есть существует отдача от масштаба.

Данное уравнение было составлено с целью принятия решения относительно второй гипотезы о существовании оптимального значения продолжительности операционного цикла компании. Данная гипотеза о существовании оптимальной продолжительности операционного цикла может быть принята, в случае если коэффициенты перед переменной, характеризующей длительность операционного цикла и переменной, выражающей его квадратичное значение являются статистически значимыми. В результате оценивания уравнения (7) оба коэффициента оказались значимыми, что позволило определить оптимальное значение операционного цикла путем вычисления производной функции первого порядка от оцененного уравнения. Оказалось, что рентабельность активов максимальна при длительности операционного цикла равной 38 дней. Другими словами, при увеличении продолжительности цикла до значения 38 дней рентабельность активов возрастает, а при превышении этого значения, начинает снижаться. Так, гипотеза о существовании оптимальной продолжительности операционного цикла принята.

Заключение

Данная работа была направлена на изучение влияния характеристик оборотного капиталом на эффективность деятельности компании. В первой части работы были рассмотрены ранее проведенные исследования по данной теме, а также был проведен анализ литературы для получения теоретических знаний. Далее, с экономической точки зрения, были выбраны переменные, после чего последовало составление, оценка и тестирование нескольких типов эконометрических моделей, в результате чего были выбраны лучшие из них. В качестве завершения исследования, результаты оценивания были проинтерпретированы, а поставленные ранее гипотезы - приняты или отвергнуты.

По результатам теоретического обзора оказалось, что существует достаточно большое количество работ, исследующих влияние характеристик оборотного капитала на эффективность деятельности компании. Однако вследствие использования различных выборок и методологий, авторы не приходят к единому мнению. Это помогло поставить гипотезы в рамках поставленной цели в данной работе.

Что касается результатов, первая гипотеза подтвердилась, увеличение цикла оборота денежных средств снижает рентабельность активов. Это объясняется тем, что большая продолжительность оборота текущих активов является свидетельством слабой деловой активности и негативно влияет на прибыль, другими словами, каждая денежная единица текущих активов генерирует меньше прибыли. Таким образом, чем меньше время оборота, тем рентабельней активы компании, эффективней ее деятельность.

Относительно второй гипотезы, она была подтверждена. Было выявлено оптимальное значение операционного цикла, при котором рентабельность максимальна, то есть при стремлении операционного цикла к этому значению рентабельность возрастает, а при переходе за это значение, рентабельность активов начинает снижаться. Это может быть связано с конкретными особенностями отрасли и деятельностью компании. Таким образом, российским компаниям нефтегазовой отрасли следует выстроить свою политику работы с кредиторами и дебиторами таким образом, чтобы максимально приблизиться к продолжительности операционного цикла, равной 38 дням.

Кроме того, было обнаружено, что обеспеченность собственными оборотными средствами находятся в прямой зависимости с эффективностью ее деятельности, что вполне логично, так как чем больше у компании собственных оборотных средств, тем больше ее способность финансировать текущие операции, следовательно, тем более рентабельны ее активы. Размер компании также оказывает положительное влияние на эффективность деятельности, то есть существует отдача от масштаба. В то же время, соотношение заемных и собственных средств оказывают негативное влияние на рентабельность активов компании. Это объясняется тем, что имея большое количество заемных и малое количество собственных средств, компания не в состоянии обслуживать свои текущие операции, что существенно снижает рентабельность ее активов. Также оказалось, что общее количество оборотных активов компании оказывает отрицательное влияние на эффективность ее деятельности. Данному факту сложно дать разумное объяснение, однако это может возникнуть при неграмотном управлении оборотным капиталом.

Данное исследование имеет ряд ограничений: после удаления выбросов значительно сокращается выборка, кроме того один из коэффициентов оказался статистически незначимым. Исследование проведено лишь на российских компаниях нефтегазовой отрасли, имеющих свою особую специфику деятельности. Таким образом, нельзя спроецировать результаты данного исследования на компании другой отрасли, либо на компании другой страны. Несмотря на это, полученные результаты могут быть полезны руководителям и финансовым менеджерам российских нефтегазовых компаний, которые смогут перестроить управление оборотным капиталом в нужном ключе.

Относительно проведения дальнейших исследований, можно расширить выборку либо исследованием сразу нескольких отраслей, либо исследованием той же отрасли, но в рамках нескольких стран.

Список использованных источников

Специальная литература

1. Абдукаримов И. Т., Тен Н. В. Эффективность и финансовые результаты хозяйственной деятельности предприятия: критерии и показатели их характеризующие, методика оценки и анализа //Социально-экономические явления и процессы. - 2011. - №. 5-6.

2. Анатольев, С. (2008). Оформление эконометрических отчетов//Квантиль - 2008 - №. 4. - с. 71-78.

3. Булатов, А. Оборотный капитал. Экономика: учебник. - Москва, 1999.

4. Видяпина, В., Журавлева,Г. Экономическая теория: учебник. - 4-е изд. - М.: ИНФРА-М, 2008. - 640 с.

5. Жемчугов А. М., Жемчугов М. К. Эффективность деятельности предприятия //Российское предпринимательство. - 2010. - №. 7. - С. 39-42.

6. Жемчугов А.М., Жемчугов М.К. Эффективность предприятия // Народное хозяйство. Инновационное развитие - 2010 - №. 5. - с. 11-16.

7. Зыкова Н. В. Исследование подходов к оценке эффективности деятельности организации //Экономика и менеджмент инновационных технологий. - 2014. - Т.

8. Курбанов Л.М., Прозоров А.С. Методы и инструменты управления оборотным капиталом промышленного предприятия //Современная наука: актуальные проблемы теории и практики - 2012 - №. 8-9.

9. Лапуста, М., Мазурина, Т., Скамай, Л. Финансы организаций: учебник - М. : ИНФРА-М, 2011. -575с.

10. Лыгина Н. И., Рудакова О. В. УПРАВЛЕНИЕ ОБОРОТНЫМ КАПИТАЛОМ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ //Вестник ОрелГИЭТ. - 2011. - №. 4. - С. 18.

11. Пивоваров, С., Тарасевич, Л., Майзель, А. Международный менеджмент: учебник - Издательский дом «Питер», 2001

12. Романовский, М. Финансы предприятий: учебник - СПб : Бизнес-Пресса, 2000. - 528с.

13. Рудакова О. В., Шатунов А. Н. Оборотный капитал предприятия: управление и оптимизация //Российское предпринимательство. - 2010. - №. 9. - С. 77-81.

14. Тюкавкин Н. М. Стратегическая эффективность деятельности компании //Аудит и финансовый анализ. - 2007. - №. 5. - С. 386-390.

15. Awad I., Jayyar F. Working Capital Management, Liquidity and Profitability of the Manufacturing Sector in Palestine: Panel Co-Integration and Causality //Modern Economy. - 2013. - Т. 4. - №. 10. - С. 662.

16. Baidh M. Effecte of working capital management on profitability of company // Anusandhanika. - 2013 - №5 - СС. 247-251

17. Baсos-Caballero S., Garcнa-Teruel P. J., Martнnez-Solano P. Working capital management, corporate performance, and financial constraints //Journal of Business Research. - 2014. - Т. 67. - №. 3. - С. 332-338.

18. Enqvist J., Graham M., Nikkinen J. The impact of working capital management on firm profitability in different business cycles: Evidence from Finland //Research in International Business and Finance. - 2014. - Т. 32. - С. 36-49.

19. Iqbal A., Zhuquan W. Working Capital Management and Profitability Evidence from Firms Listed on Karachi Stock Exchange //International Journal of Economics and Finance. - 2015. - Т. 7. - №. 2. - С. 231.

20. Jayarathne T. Impact of working capital management on profitability: Evidence from listed companies in Sri Lanka //Proceedings of the 3rd International Conference on Management and Economics. - 2014. - Т. 26. - С. 27.

21. Juan Garcнa-Teruel P., Martinez-Solano P. Effects of working capital management on SME profitability //International Journal of managerial finance. - 2007. - Т. 3. - №. 2. - С. 164-177.

22. Makori D. M., Jagongo A. Working capital management and firm profitability: Empirical evidence from manufacturing and construction firms listed on Nairobi securities exchange, Kenya //International journal of accounting and taxation. - 2013. - Т. 1. - №. 1. - С. 1-14.

23. Mumtaz A., Rehan M., Rizwan M., Murtaza F., Jahanger A., Almas H. Impact of Working Capital Management on firms' performance: Evidence from Chemical sector listed firms in KSE-100 index. //IOSR Journal of Business and Management - 2013 - CC. 93-100

24. Napompech K. Effects of Working Capital Management on theProfitability of Thai Listed Firms //International Journal of Trade, Economics and Finance. - 2012. - Т. 3. - №. 3. - С. 227.

25. Pandey S., Jaiswal V. K. Effectiveness on profitability: working capital management //SCMS Journal of Indian Management. - 2011. - Т. 8. - №. 1. - С. 73.

26. Pimplapure V. U., Kulkarni P. P. Working capital management: impact of profitability //SCMS Journal of Indian Management. - 2011. - Т. 8. - №. 4. - С. 53.

27. Quayyum S. T. Relationship between working capital management and profitability in context of manufacturing industries in Bangladesh //International journal of Business and Management. - 2011. - Т. 7. - №. 1. - С. 58.

28. Ray K. K. Efficiency of Working Capital Management and Profitability: A Case of Hindalco //Review of Management. - 2014. - Т. 4. - №. 1/2. - С. 19.

29. Stock J. H., Wright J. H., Yogo M. A survey of weak instruments and weak identification in generalized method of moments //Journal of Business & Economic Statistics. - 2012.

30. Thapa P. D. P. How does profitability get affected by working capital management in food and beverages industry? //Journal of Advanced Research in Management. - 2013. - Т. 4. - №. 2 (8). - С. 79.

31. Ukaegbu B. The significance of working capital management in determining firm profitability: Evidence from developing economies in Africa //Research in International Business and Finance. - 2014. - Т. 31. - С. 1-16.

32. Vahid T. K. et al. Working capital management and corporate performance: evidence from Iranian companies //Procedia-Social and Behavioral Sciences. - 2012. - Т. 62. - С. 1313-1318.

33. Vural G., Sцkmen A. G., Зetenak E. H. Affects of Working Capital Management on Firm's Performance: Evidence from Turkey //International Journal of Economics and Financial Issues. - 2012. - Т. 2. - №. 4. - С. 488.

34. Yunos R. M. et al. Working Capital Management in Malaysian Government-linked Companies //Procedia Economics and Finance. - 2015. - Т. 31. - С. 573-580.

Размещено на Allbest.ru