Инструменты бенчмаркинга в оценке эффективности компаний нефтяной отрасли (на примере российских компаний)
Анализ состояния нефтяной промышленности и особенности функционирования нефтяных компаний в России. Сущность финансовой эффективности. Особенности использования бенчмаркинга в оценке эффективности. Факторный анализ рентабельности собственного капитала.
| Рубрика | Финансы, деньги и налоги |
| Вид | дипломная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 01.12.2019 |
| Размер файла | 2,4 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Рис.3. Динамика чистого оборотного капитала, %
Однако, полученные коэффициенты для «Сургутнефтегаз» (2017 и 2018 гг.) и «Роснефть» (2015 и 2018 гг.) достаточно высоки, поэтому можно сделать вывод о том, что компании недостаточно интенсивно используют свободные оборотные средства, которые можно инвестировать для получения дохода в дальнейшем.
Проанализируем рентабельность предприятий. Рентабельности продаж (ROS = ) по чистой прибыли характеризует рентабельность предприятий в целом, отражая долю от выручки компаний, фактически приходящуюся на каждый полученный рубль. У «Лукойл» (Приложение 6) самые высокие результаты, однако преобладает тенденция снижения, которая сигнализирует о надвигающихся финансовых проблемах у предприятия. Также отрицательная динамика и, как следствие, снижение эффективности присутствует у «Роснефть» и «Русснефть». К тому же «Русснефть» работала в убыток в 2014 г. У «ГПН» самые низкие результаты среди анализируемых компаний в отрасли, а также нестабильная динамика, в 2018 году показатель снизился на 61%. Значения показателя для «Татнефть» и «ИНК» в течение анализируемых лет колеблются вокруг одного среднего, но в целом результаты выше для «ИНК». Из-за снижающейся до 2017 года выручки для «Сургутнефтегаз» получаем, соответственно, снижение по ROS, а также отрицательное значение в 2016 году. Однако, в 2018 году компания нарастила чистую прибыль и резко увеличила значения показателя до 54%.
Рентабельность активов (ROA = ) отражает насколько прибыльна компания по отношению к ее совокупным активам. Для анализируемой отрасли значения показателей будут ниже, чем для других в силу капиталоемкости. Эффективнее всего активы использует «ИНК» (Приложение 7). Для «Русснефть» получаем высокий результат (34%) в 2015 году, затем - достаточно низкие значения с отрицательной тенденцией. У «Роснефть» - постоянное снижение по показателю, только в 2018 году наблюдаем небольшое улучшение до 4%. Низкие показатели характерны для «Газпром нефть».
При расчете рентабельности оборотных активов (RCA = ) и внеоборотных активов (RFA = ) получаем похожую ситуацию: лидером по эффективности остается «ИНК» (Приложение 8). Для «Сургутнефтегаз» характерны высокие значения RCA, за исключением 2016-2017 гг., а для «Татнефть» - RFA.
Анализируя рентабельность основных средств (), наблюдаем стабильно высокие значения у компаний «Лукойл» и «Газпром Нефть» (Приложение 9), у которых стоимость основных средств значительно ниже, чем у других компаний с тем же размером прибыли. Стоит отметить аномально большое значение в 2017 году у «Газпром Нефть», вызванное сокращением стоимости основных средств у предприятия. Крайне нестабильные значения с большим разбросом получаем для «Русснефть».
Рис. 4. Основные средства, тыс. руб
Рентабельность собственного капитала (ROE = ) представляет больший интерес для инвесторов, нежели другие показатели рентабельности, отражая степень эффективности использования руководством капитала компании, принадлежащего собственникам предприятия, в целях увеличения прибыли. Для «ИНК» характерны убывающие, но высокие для отрасли значения (Приложение 10). Расчет показателя для «Русснефть» в 2014 и 2015 гг. не имеет смысла из-за отрицательных значений собственного капитала в балансе и невозможности интерпретации. «Татнефть» в течение 2014-2017 гг. использовала собственный капитал примерно на одном уровне, однако, в 2018 г. увеличила эффективность до 30%. Полученные результаты для «Сургутнефтегаз», «Лукойл» и «Роснефть», наоборот, иллюстрируют достаточно высокие значения в 2014 году (32%, 33% и 37% соответственно), но происходит постепенное снижение показателей в дальнейшем. В 2018 году для данных трех компаний характерен рост ROE (19%, 22% и 23%). Для «Газпром Нефть» характерно максимально эффективное использование собственного капитала в 2016 и 2017 году (35% и 38%), вызванное резким увеличением чистой прибыли.
Рентабельность инвестированного капитала (ROIC = ) отражает эффективность распределения собственного капитала компании в инвестиции. Обычно, если показатель составляет менее 2%, то компания не генерирует добавленную стоимость. «Роснефть» опустилась ниже нормативной отметки в 2016 году, но немного стабилизировала значение к 2018 году, а «Газпром Нефть» находилась в рисковой ситуации в 2014 и 2015 гг. В среднем, самые высокие результаты в течение 5 лет у «ИНК». «Лукойл», «Сургутнефтегаз» и «Татнефть» характеризуются более низкими значениями. Для последних двух компаний полученные коэффициенты незначительно отличаются от показателя ROE (Приложение 11).
Для оценки оборачиваемости, то есть, скорости реализации показателей для анализируемых компаний также используем различные коэффициенты (Приложение 12). Чем выше коэффициент оборачиваемости, тем лучше для компании, поскольку это указывает на оптимальность использования ресурсов компании для получения дохода.
По оборачиваемости активов (ресурсоотдача, ATR = ), в том числе оборотных (CATR = ) и внеоборотных (FATR = ), лидируют «Газпром Нефть», «Татнефть» и «ИНК», однако, у последней компании ярко выражена отрицательная динамика. Достаточно низкая скорость оборачиваемости активов у «Лукойл», вместе с тем она сопровождается высокой рентабельностью продаж. Для «Русснефть» характерны высокие показатели оборачиваемости оборотных активов в течение 5 лет в связи с преобладанием внеоборотных активов в структуре капитала. Экстремально высокие значения оборачиваемости запасов получаем для «Лукойл», как следствие низкой средней величины запасов на предприятии. Наиболее быстрая оборачиваемость дебиторской (ARTR = ) и кредиторской задолженности (APTR = ) у «ИНК», в то время как низкую оборачиваемость показывает «Лукойл». Вместе с тем, достаточно медленную скорость ARTR наблюдаем для «Роснефть», APTR - для «Русснефть».
Проанализировав оборачиваемость собственного капитала (ETR = ), можно сделать вывод об эффективности «Газпром Нефть». Очевидно, что самой слабой компанией по данному показателю является «Лукойл». Полученные результаты указывают на сильное снижение показателя для «ИНК» до 0,78 в 2018 году.
Хорошая оборачиваемость инвестированного капитала (ICTR = ) получилась у «Газпром Нефть» и «ИНК», а наименее эффективно управляют долгосрочными и краткосрочными инвестициями «Лукойл» и «Сургутнефтегаз» в связи с небольшими объемами текущих и долгосрочных обязательств. Стабильно высокие показатели оборачиваемости заемного капитала (DTR = ) выявлены у «Татнефть», «ИНК», «Сургутнефтегаз». «Русснефть» улучшила показатель к 2018 году до 0,99. «Лукойл» и «Роснефть» стабильно аккумулируют низкие значения.
С целью оценки эффективности использования организацией имеющихся денежных средств для проведения операций и увеличения продаж используем рассчитаем коэффициент оборачиваемости денежных средств (CTR = ). «Газпром Нефть» показывала хорошие результаты в 2014, 2016 и 2017 гг., затем произошло резкое падение эффективности. В среднем за 5 лет высокая скорость оборачиваемости денежных средств у «Русснефть». Выявляем слабую оборачиваемость у «ИНК» в 2015 и 2017-2018 гг., у «Роснефть» - в 2015-2016 и 2018 гг., «Татнефть» - в 2015 году, затем показатель нормализовался. Аналогично предыдущим результатам у «Лукойл» получаем значительно низкие значения из чего следует вывод о низкой оборачиваемости предприятия в целом.
Рассчитаем показатели структуры капитала. Коэффициент автономии (AR = ) помогает оценить зависимость организации от внешних кредиторов, то есть, как доля активов формируется из собственного капитала. Значения показателя не сильно варьируются внутри одной компании с течением времени (Приложение 13). Нормативным значением считается результат более 0,6. Самое высокое значение с небольшим отклонением в течение анализируемых лет (0,94-0,95) получил «Сургутнефтегаз» - данная компания практически не зависит от заемных средств. Для «Татнефть» и «ИНК» также характерна слабая зависимость. Значение для «Лукойл» с 2014 по 2017 гг. было оптимальным, однако, в 2018 году показатель снизился ниже норматива (до 0,46) - компания стала менее устойчивой. У «Роснефть», «Газпром Нефть» и «Русснефть» (менее 0,33) наблюдаем достаточно низкие результаты в течение всего анализируемого периода, которые указывают на высокую степень зависимости от заемных источников финансирования и потенциальные риски для финансовой состоятельности организации.
Значение коэффициента покрытия внеоборотных активов (FACR = ) больше 1 свидетельствует о платежеспособности компании в долгосрочной перспективе. Такую ситуацию (Приложение 14) наблюдаем у «Сургутнефтегаз», «Татнефть», «ИНК», а также у «Газпром Нефть» (за исключением 2016 года), «Лукойл» (за исключением 2017-2018 гг.). Полученные результаты для «Русснефть» ниже 0,8 в 2017-2018 - указывают на кризисное положение компании. У «Роснефть» показатели в среднем находятся в промежутке от 0,8 до 1, сигнализируя о возможных рисках платёжеспособности в будущем.
Финансовую независимость можно проанализировать и через коэффициент покрытия процентов (TIE = ), оценивающий способность организации к погашению долговых обязательств по процентам. Для «Сургутнефтегаз» использование данного коэффициента является бессмысленным, в силу отсутствия выплаченных процентов в 2017 и 2018 гг., а также отрицательной прибыли до налогообложения в 2016 году (Приложение 15). В целом, нормальным значением является результаты более 1,5. Явная критическая ситуация существует у «Роснефть», показатель которой, к 2017 году снизился до 0,15. Самая высокая защищенность кредиторов у «ИНК», для «Лукойл» и «Русснефть» также свойственны качественные результаты. «Татнефть» находилась в рисковой ситуации в 2015 и 2016 гг. (1,17 и 1,19 соответственно), однако затем произошел рост показателя. Аналогичная ситуация была у «Газпром Нефть» в 2015 году (0,72).
Коэффициент обеспеченности оборотных активов собственными оборотными средствами (CAR = ) является достаточно жестким критерием и не так часто используется на практике. Нормальным значением является результат более 0,1. Большинство анализируемых компаний получили отрицательные значения - это означает, что компании направили собственный капитал и долгосрочные источники финансирования на формирование внеоборотных активов. «Сургутнефтегаз» и «Татнефть» оказались финансово независимы и по этому аналитическому показателю, «ИНК» нарастила эффективность к 2016 году (0,11).
Наконец, проанализируем финансовую устойчивость (Приложение 16). Для начала рассчитаем коэффициент покрытия активов (ACR = ), определяющий способность компании покрыть свои долговые обязательства с помощью активов. Очень высокие показатели получаем у «Сургутнефтегаз», также низкую рискованность демонстрируют «ИНК» и «Татнефть». Для компаний «Лукойл» (2017-2018 гг.), «Роснефть», «Газпром Нефть» и «Русснефть» существует вероятность наступления неплатежеспособности в связи с полученными коэффициентами ниже 2. Наиболее надежными предприятиями, согласно коэффициенту покрытия инвестиций (ICR = ) являются «Сургутнефтегаз», «Татнефть» и «ИНК» - их значения в среднем колеблются вокруг 0,9, что означает практически полное покрытие долгосрочных вложений собственными средствами. Результаты по другим компаниям находятся в нормативном промежутке от 0,6 до 0,7, что является оптимальным, однако возможна потеря инвестированных средств в условиях возникновения значительных отрицательных шоков во внешней среде.
Для оценки долговой нагрузки на предприятие используем коэффициент отношения долга к EBITDA (FSR = ), значение которого не должно превышать 3. Такая ситуация складывается у «Газпром Нефть» в 2018 году, а также у «Сургутнефтегаз» и «Татнефть» в течение всего анализируемого периода. Для «Роснефть», «Лукойл» и «Русснефть» получены слишком высокие значения, указывающие на вероятность возникновения проблем при погашении обязательств.
При расчете финансового левериджа (D/E = ) финансовая зависимость характерна для компаний «Роснефть», «Газпром Нефть» и «Русснефть» из-за больших значений. Слишком низкие значения показателя у «Сургутнефтегаз» и «Татнефть» указывают на упущенную возможность повысить ROE через финансовый рычаг. Оптимальными являются значения для «Лукойл» и «ИНК» в 2014-2016 гг., однако потом у первой компании значение слишком растет к 2018 году (1,18), а у второй - снижается (0,12).
3.2 Факторный анализ рентабельности собственного капитала
Для оценки влияния факторов в функциональных зависимостях удобно использовать метод цепных подстановок, являющийся наиболее универсальным среди различных методик.
Используем трехфакторную модель Дюпона:
,
где ROE - Рентабельность собственного капитала, ROS - рентабельность продаж, ATR - оборачиваемость активов, D/E - финансовый леверидж.
Составим модель для компании «Роснефть»:
Табл. 2
Рентабельность собственного капитала ПАО «НК «Роснефть»
|
2014 |
2015 |
2016 |
2017 |
2018 |
||
|
ROE |
0,37 |
0,17 |
0,06 |
0,08 |
0,23 |
|
|
Отклонение |
- |
- 0,20 |
- 0,10 |
0,02 |
0,14 |
Рассчитаем влияние факторов на изменение ROE для 2014-2015 гг.:
1) ROE2014 = ROS2014*ATR2014*(1+D/E2014) = 0,37
ROE (1+D/E) = ROS2014*ATR2014*(1+D/E2015) = 0,42
ROE (ATR) = ROS2014*ATR2015*(1+D/E2015) = 0,31
ROE (ROS) = ROE2015 = ROS2015*ATR2015*(1+D/E2015) = 0,17
2) Влияние 1+D/E на ROE: ROE (1+D/E) - ROE2014 = 0,05
Влияние ATR на ROE = ROE (ATR) - ROE (1+D/E) = - 0,11
Влияние ROS на ROE = ROE (ROS) - ROE (ATR) = - 0,14
Таким образом, наибольшее влияние на рентабельность собственного капитала оказала рентабельность продаж, снижение которой способствовало падению анализируемого показателя на 14% при общем влиянии в 20%. Сам показатель рентабельности продаж также можно разложить на факторы по формуле:
ROS =
1) ROS2014 = NI2014 / REV2014 = 0,12
ROS (REV) = NI2014 / REV2015 = 0,13
ROS (NI) = ROS2015 = NI2015 / REV2015 = 0,06
2) Влияние REV на ROS: ROS (REV) - ROS2014 = 0,01
Влияние NI на ROS: ROS (NI) - ROS (REV) = - 0,07
То есть, рентабельность продаж в большей степени зависит от значения чистой прибыли для компании «Роснефть» в 2015 году в сравнении с 2014 годом.
Аналогично рассчитаем влияние факторов по другим годам. (Приложение 17). Результаты аналогичны: наиболее значимым фактором для рентабельности собственного капитала является рентабельность продаж, которая в свою очередь сильно зависит от изменений чистой прибыли (Приложение 18).
По аналогии проведем факторный анализ для других предприятий (Приложение 19). На рентабельность собственного капитала в компаниях «Татнефть», «Сургутнефтегаз» и «Газпром Нефть» тоже существенное влияние оказывает изменение рентабельности продаж. Для «Лукойл» значимость рентабельности продаж со временем снижается и в 2018 году финансовый рычаг из-за сильной динамики больше влияет на итоговый показатель. У «Русснефть» отрицательные значения финансового левериджа в 2014-2015 гг., поэтому не можем рассчитать влияние для данных периодов. Сравнивая 2017 год с 2016, делаем вывод о том, что снижение рентабельности продаж на 0,05 вызвало снижение рентабельности собственного капитала на 0,09. В следующем периоде изменения в ROS способствовали изменению итогового показателя в той же мере, что и изменения в ATR (снижение и увеличение ROE на 0,04 соответственно). У компании «ИНК» совсем другая ситуация: изменения в (1+D/E) в большей степени повлияли на ROE, а в 2018 году - ATR.
3.3 Применение инструментов бенчмаркинга для ранжирования компаний по эффективности
Для систематизации полученной информации и построения общего рейтинга эффективности компаний определим список необходимых показателей. Во избежание смещения результатов из списка показателей были исключены следующие коэффициенты в связи с большим разбросом значений между компаниями:
· Чистый оборотный капитал (NWC)
· Коэффициент покрытия процентов (TIE)
· Рентабельность основных средств
Также при расчете не учитывался коэффициент финансовой безопасности (FSR), так как он не может быть рассчитан для ООО «Иркутская нефтяная компания», не использующего МСФО в своей деятельности, вследствие чего нельзя рассчитать показатель EBITDA. Более того, другие используемые коэффициенты рассчитаны на основе данных по РСБУ.
Веса для показателей определены методом экспертного опроса. Респондентами выступили 20 специалистов, являющиеся сотрудниками финансовых отделов анализируемых компаний. Их мнения были учтены в равной степени, так как занимаемые должности и опыт респондентов примерно одинаковы, а проведенный опрос предполагает строгую конфиденциальность персональных данных.
Опрос разделен на 5 блоков:
· Коэффициенты ликвидности: CR, QR, LR
· Коэффициенты рентабельности: ROS, ROA, RCA, RFA, ROE, ROIC
· Коэффициенты оборачиваемости: ATR, CATR, FATR, ARTR, APTR, ETR, ICTR, DTR, CTR
· Коэффициенты структуры капитала: AR, FACR, CAR
· Коэффициенты финансовой устойчивости: ACR, ICR, D/E
По каждому блоку респондентам было предложено прорейтинговать показатели по степени влияния на общую оценку эффективности, присвоив каждому из них определенный номер от 1 до N, где N - количество коэффициентов в блоке. После распределения коэффициентов по степени значимости, полученные данные систематизировались по следующему принципу в зависимости от количества полученных баллов в рейтинге:
, где N - количество коэффициентов в блоке, i - соответствующая позиция в рейтинге, M - количество полученных баллов по позиции i. Далее показатели нормировались, чтобы в сумме аккумулировать 100%.
Таким образом, получим веса коэффициентов, используемых при вычислении соответствующих индексов (Приложение 20):
1.
2. В данном исследовании предполагаем равнозначное влияние каждого индекса на общую эффективность организации. Итоговый показатель рассчитан на основе индексов, взятых с равными весами:
7.
8. Произведем нормирование показателей по следующей формуле:
9.
10. , где Xij
11.
12. - финансовый показатель для компании i, Xpj - среднее арифметическое для показателя j, Sxj - стандартное отклонение для показателя j
13. Произведем расчет по приведенным выше формулам для каждого периода (2014-2018 г.) по каждой компании и распределим ранги. Полученные результаты (Приложение 21) свидетельствуют о постоянном лидерстве ПАО «Сургутнефтегаз» и ООО «Иркутская Нефтяная Компания» в оценке эффективности, которые в свою очередь не являются крупнейшими представителями в отрасли. Это, в первую очередь, связано с высокой независимостью данных предприятий от внешних кредиторов и ориентацией на собственные источники финансирования, благодаря чему компании являются крайне устойчивыми даже в кризисном положении, а также наиболее привлекательными компании для инвестиций и кредитования. Это характерно и для «Татнефть», но в меньшей степени. С другой стороны, преобладающая ориентация на собственные средства является упущенной возможностью для инвестиций и повышения рентабельности компаний.
14. В целом «ИНК» на протяжении всего финансового анализа демонстрировала одни из самых высоких и стабильных значений по различным показателям, поэтому данное рейтингование помогла обобщить и подтвердить сделанные ранее выводы. Однако, компании следует обратить внимание на убывающую динамику по показателю рентабельности собственного капитала, так как темпы роста собственного капитала в структуре баланса опережают темпы роста чистой прибыли. Также компания уступает другим по показателю оборачиваемости денежных средств, но это не критично. Выход «Сургутнефтегаз» на первое место в итоговом рейтинге, скорее всего, обусловлен сильными выбросами в показателях. То есть, по многим показателям компания показывает качественный результат, однако были выявлены некоторые проблемы с оборачивамостью активов, в том числе оборотных и внеоборотных, а также собственного и оборотного капитала.
15. Сильная финансовая зависимость от внешний источников финансирования характеры для «Газпром Нефть», «Роснефть» и «Русснефть». При этом, самой финансово неэффективной компанией из анализируемых является ПАО НК «Русснефть» с сильно отрицательным значением в течение всех рассматриваемых периодов. Для данной компании характерна крайне низкая ликвидность, платежеспособность, за исключением 2015 года, когда компания получила рекордную за весь анализируемый период чистую прибыль.
16. Возможно, не включение такого показателя как рентабельность основных средств стало причиной сниженного рейтинга для «Лукойл» и «Газпром Нефть», демонстрирующих высокие значения по данному показателю в ходе финансового анализа. Слабая позиция «Лукойл» в рейтинге во многом связана с низкой скоростью оборачиваемости предприятия в целом, а также низкими показателями ликвидности в 2017-2018 гг. в сочетании с отрицательным чистым оборотным капиталом. Компании рекомендуется снизить объем краткосрочных обязательств. Анализируя оборачиваемость «Лукойл», следует отметить сильные различия в объемах выручки, учитываемой по РСБУ и МСФО (почти в 30 раз). То есть, возможно искажение результатов анализа оборачиваемости в силу использования финансовой отчетности по РСБУ. «Газпром Нефть» рекомендуется обратить внимание на низкие показатели эффективности продаж и использования активов компании, а также следить за обеспечением достаточного объема высоколиквидных активов во избежание проблем с ликвидностью предприятия (2016 год: NWC <0). Лидер отрасли по объему выручки «Роснефть» оказался на предпоследнем месте в связи с низкой рентабельностью, особенно в 2016-2017 гг., а также относительно низкой интенсивностью использования заемного и инвестированного капитала.
17.
18.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Вопрос о финансовой эффективности и способах ее повышения является центральным для компаний вне зависимости от отрасли. Устойчивость компании, ее конкурентоспособность и платежеспособность в любых рыночных условиях в первую очередь зависят от качества управления. Руководство должно сосредоточиться на повышении эффективности использования ресурсов, увеличении производительности капитала, снижении затрат и других методах по улучшению результативности компании. Этот процесс также важен для нефтяных компаний, которые сегодня играют особую роль в российской экономике.
В первой и второй главах произведен теоретический обзор нефтяного рынка, основных тенденций развития, отраслевых рисков и подходов к оценке эффективности компаний, в том числе нефтяных. В ходе теоретического анализа была выявлена недостаточность практического бенчмаркинга, а именно единого механизма сравнительного анализа финансового эффективности для обобщения результатов. В третьей главе для оценки финансового состояния крупнейших компаний российской нефтяной отрасли были рассчитаны и проанализированы 28 аналитических коэффициентов. Также проведен факторный анализ рентабельности собственного капитала с использованием метода цепных подстановок с целью выявления степени влияния основных детерминант на показатель по модели Дюпона. Полученные результаты свидетельствуют об отрицательной зависимости рентабельности собственного капитала, в первую очередь, от изменений рентабельности продаж для большинства компаний. Итоговым результатом исследования является рейтинг российских нефтяных компаний по их финансовой эффективности, составленный на основе 24 показателей, веса для которых были определены с помощью экспертного опроса. Согласно полученному рейтингу «Сургутнефтегаз» является наиболее привлекательной компанией для инвестирования и кредитования за последние 5 лет. «Русснефть» оказалась наименее эффективно компанией среди анализируемых, было выявлено крайне неудовлетворительное финансовое состояние предприятия. Менеджменту компании следует пересмотреть финансовую стратегию в управлении предприятием для предотвращения возможной убыточной деятельности компании и, соответственно, банкротства. Крупнейшее предприятие отрасли «Роснефть» оказалось на предпоследнем месте. Таким образом, использование бенчмаркинга позволило выявить наиболее успешных участников рынка, к показателям которых стоит стремиться другим, менее эффективным компаниям.
В дальнейшем возможно усовершенствование методики оценки для учета упущенных инвестиционных возможностей через «штрафование» компаний за низкую активность финансовой деятельности. Также является целесообразным более глубокий анализ каждого предприятия в отдельности в рамках его дочерних предприятий и разделением на блоки добычи, нефтепереработки и реализации продукции в целях разработки конкретных рекомендаций по улучшению финансового состояния организации. То есть, данная работа ориентируется на более детализированное дальнейшее исследование данного сегмента энергетического рынка.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Бирюкова, В.В. Методология и инструменты комплексной оценки эффективности нефтяной компании на основе модели сбалансированного развития. // Вестник СибАДИ. 2016. № 6(52). С. 108-116.
2. Бирюкова, В.В. Устойчивость развития нефтяных компаний России. // Вестник СибАДИ. 2015. № 3(43). С. 92-98.
3. Капустина, Л.М., Крылов, Д.С. Сравнительный анализ эффективности частных и государственных нефтяных компаний. // Известия Уральского государственного экономического университета. 2008. № 3(22). С. 26-32.
4. Лазарева, Н.В. Проблемы и перспективы развития нефтяной промышленности России. // Kant. 2014. № 1(10). С. 44-47.
5. Маренюк, А.А., Тасмуханова, А.Е. Методы управления рисками в проектах разведки и разработки нефтяных и газовых месторождений. // УЭкС. 2017. № 5(99). C. 15.
6. Саркисян, М.М., Пшеничная А.О. Финансовый анализ компании «Газпром нефть» в период с 2009-2011 годы. // Молодой ученый. 2014. №12. С. 184-187.
7. Ведомости [сайт]. URL: https://www.vedomosti.ru/business/articles/2018/09/25/781924-lukoil-stal-krupneishei-kompaniei (дата обращения: 15.04.2019).
8. Газпром Нефть [сайт]. URL: https://www.gazprom-neft.ru/ (дата обращения: 10.04.2019).
9. Иркутская Нефтяная Компания [сайт]. URL: https://irkutskoil.ru/ (дата обращения: 10.04.2019).
10. Лукойл [сайт]. URL: http://www.lukoil.ru/ (дата обращения: 10.04.2019).
11. Международная выставка «НЕФТЬ И ГАЗ» - MIOGE Moscow [сайт]. URL: https://www.mioge.ru/en-GB/press/news/Russia-oil-gas-industry-2018-update.aspx (дата обращения: 15.04.2019).
12. РБК [сайт]. URL: https://www.rbc.ru/business/09/07/2018/5b4369169a79479e588c9db8 (дата обращения 16.04.2019).
13. Роснефть [сайт]. URL: https://www.rosneft.ru (дата обращения: 10.04.2019).
14. Русснефть [сайт]. URL: https://russneft.ru/ (дата обращения: 10.04.2019).
15. Спарк [сайт]. URL: https://www.spark-interfax.ru/ (дата обращения: 11.04.2019).
16. Сургутнефтегаз [сайт]. URL: https://www.surgutneftegas.ru/ (дата обращения: 10.04.2019).
17. Татнефть [сайт]. URL: https://www.tatneft.ru/ (дата обращения: 10.04.2019).
18. Alberca, P., Parte, L., Rodriguez-Oromendia, A. The metaefficiency of trade shows: a benchmarking analysis by sector // Benchmarking: An International Journal, 2018. Vol. 25, No. 8. P.2875-2891.
19. Babalola, Y.A., Abiola, F.R. Financial Ratio Analysis of Firms: A Tool for Decision Making // International Journal of Management Sciences, 2013. Vol. 1, No. 4. P. 132-137.
20. Burja, C. Factors Influencing the Companies' Profitability // Annales Universitatis Apulensis Series Oeconomica, 2011. Vol. 13, No. 2. P. 215-224.
21. Eder L.V., Filimonova I.V., Provornaya I.V., Nemov V.Y. The current state of the petroleum industry and the problems of the development of the Russian economy // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 2017. P. 012012.
22. Ferreira de Castro, V. and Frazzon, E.M. Benchmarking of best practices: an overview of the academic literature // Benchmarking: An International Journal, 2017. Vol. 24, No. 3. P. 750 - 774.
23. Gant R. The Development of Knowledge Management in the Oil and Gas Industry // Universia Business Review, Cuarto trimestre, 2013, P. 92-125.
24. Hey, R.B. Performance Management for the Oil, Gas, and Process Industries. Gulf Professional Publishing. 2017, 740 p.
25. Hill, F., Fee, F. Fueling the Future: The Prospects of Russian Oil and Gas // Demokratizatsiia, 2002. Vol. 10, No.4. P. 462-487.
26. Jetmarovб, B. Benchmarking - Methods of raising company efficiency by learning from the best-in-class // E+M: Ekonomics and Management, 2011. Vol. 14, No. 1. P. 83-96.
27. Juniar, A., Fadah, I., Rahmawati, R. Strategy of financial efficiency of coal companies in Indonesia in the era of disruption // International Journal of Scientific and Technology Research, 2018. Vol. 7. P. 89-93.
28. Manikom, O.T., Guillermet, C. Oil & Gas producers' financial performance: International Oil Companies' financial performance and Crude oil prices in the Eurozone from 2004 to 2013 // Umeе School of Business and Economics, 2014. 63 p.
29. Manikom, O.T., Guillermet, C. Oil & Gas producers' financial performance International Oil Companies' financial performance and Crude oil prices in the Eurozone from 2004 to 2013. Umea School of Business and Economics, Master's Thesis, 2014. 69 p.
30. McKinsey. Global Oil Supply and Demand Outlook. Energy Insights by McKinsey, 2019. 23 p.
31. Medal-Bartual, A., Molinos-Senante, M., & Sala-Garrido, R. Benchmarking in Spanish seaports: a tool for specialization. International Journal of Transport Economics // Rivista Internazionale Di Economia Dei Trasporti, 2012. Vol. 39, No. 3. P. 329-348.
32. Odel, N.M. Financial Performance of Foreign Oil Companies in the Kurdistan Region of Iraq // Global Conference on Business & Finance Proceedings, 2014. Vol. 9, No. 1. 10 p.
33. Pirog, R. Russian Oil and Gas Challenges // Connections, 2007. Vol. 6, No. 3. P. 82-99.
34. Quintino, A., Lourenзo, J., Catalгo-Lopes, M. Managing Price Risk for an Oil and Gas Company. ICORES 2014 - Proceedings of the 3rd International Conference on Operations Research and Enterprise Systems, 2014. P. 127-138.
35. Rogova, E. Dupont Analysis of The Efficiency and Investment Appeal of Russian Oil-Extracting Companies // 8th International Scientific Conference. Business and Management, 2014. P. 164-171.
36. Ruiz, J.L., Sirvent, I. Common benchmarking and ranking of units with DEA // Omega, 2016. Vol. 65. P. 1-9.
37. Teker, S., Teker, D. and Gьner, A. Financial Performance of Top 20 Airlines // Procedia - Social and Behavioral Sciences, 2016. Vol. 235. P. 603-610.
38. Tugas, F.C. A Comparative analysis of the Financial ratios of Listed Firms belonging to the Education Subsectors in The Philippines for the Year 2009-2011 // International Journal of Business and Social Sciences, 2012. Vol. 3, No. 21. P. 173-190.
39. Vanмk, M., Bora, P., Maruszewska, E.W., Kaљparkovб, A. Benchmarking of mining companies extracting hard coal in the Upper Silesian Coal Basin // Resources Policy, 2017. Vol. 53. P. 378-383.
40. Victor, D. National Oil Companies and the Future of the Oil Industry // Annual Review of Resource Economics, 2013. Vol. 5. P. 445-462.
41. Bloomberg [website]. URL: https://www.bloomberg.com/news/articles/2019-04-14/iran-is-peddling-a-million-barrels-of-oil-again-no-one-wants-it (дата обращения: 15.04.2019).
42. Neftegaz.RU [website]. URL: https://neftegaz.ru/news/dobycha/406021-opek-v-marte-2019-g-snizila-dobychu-nefti-na-2-3-mln-barr-sutki-v-sravnenii-s-oktyabrem-2018-g/ (дата обращения: 19.04.2019).
43. Smart-Lab [website]. URL: https://smart-lab.ru/ (дата обращения: 11.04.2019).
44. Statista [website]. URL: https://www.statista.com/ (дата обращения: 18.04.2019).
45. The Joint Organisations Data Initiative (JODI) [website]. URL: https://www.jodidata.org/ (дата обращения: 15.04.2019).
ПРИЛОЖЕНИЯ
Приложение 1. Коэффициент текущей ликвидности
|
2014 |
2015 |
2016 |
2017 |
2018 |
||
|
РОСНЕФТЬ |
1,26 |
2,08 |
1,33 |
1,31 |
1,43 |
|
|
ЛУКОЙЛ |
1,51 |
2,09 |
1,72 |
0,79 |
0,61 |
|
|
ГПН |
1,38 |
1,13 |
0,94 |
1,08 |
1,07 |
|
|
СУРГУТНЕФТЕГАЗ |
7,45 |
6,50 |
7,40 |
9,15 |
7,74 |
|
|
ТАТНЕФТЬ |
7,00 |
3,40 |
3,25 |
3,75 |
3,14 |
|
|
РУССНЕФТЬ |
0,50 |
0,47 |
0,51 |
0,48 |
0,68 |
|
|
ИНК |
1,62 |
3,77 |
3,69 |
3,79 |
3,93 |
Приложение 2. Коэффициент срочной ликвидности
|
2014 |
2015 |
2016 |
2017 |
2018 |
||
|
РОСНЕФТЬ |
1,18 |
1,99 |
1,25 |
1,23 |
1,36 |
|
|
ЛУКОЙЛ |
1,51 |
2,09 |
1,72 |
0,79 |
0,61 |
|
|
ГПН |
1,32 |
1,07 |
0,86 |
1,02 |
0,99 |
|
|
СУРГУТНЕФТЕГАЗ |
6,77 |
5,84 |
6,58 |
8,43 |
7,05 |
|
|
ТАТНЕФТЬ |
6,20 |
2,80 |
2,64 |
3,19 |
2,60 |
|
|
РУССНЕФТЬ |
0,48 |
0,44 |
0,46 |
0,43 |
0,62 |
|
|
ИНК |
1,40 |
3,28 |
3,26 |
3,43 |
3,49 |
Приложение 3. Доля дебиторской задолженности в высоколиквидных активах
Приложение 4. Коэффициент абсолютной ликвидности
|
2014 |
2015 |
2016 |
2017 |
2018 |
||
|
РОСНЕФТЬ |
0,35 |
1,00 |
0,62 |
0,31 |
0,53 |
|
|
ЛУКОЙЛ |
1,04 |
1,75 |
1,31 |
0,32 |
0,22 |
|
|
ГПН |
0,79 |
0,63 |
0,23 |
0,44 |
0,42 |
|
|
СУРГУТНЕФТЕГАЗ |
5,36 |
4,25 |
4,12 |
6,29 |
5,21 |
|
|
ТАТНЕФТЬ |
4,58 |
0,71 |
1,23 |
0,41 |
0,23 |
|
|
РУССНЕФТЬ |
0,03 |
0,02 |
0,04 |
0,02 |
0,03 |
|
|
ИНК |
0,51 |
1,49 |
1,97 |
1,96 |
2,25 |
Приложение 5. Чистый оборотный капитал, в млн руб.
|
2014 |
2015 |
2016 |
2017 |
2018 |
||
|
РОСНЕФТЬ |
587,2 |
2197,7 |
782,5 |
856,4 |
1375,4 |
|
|
ЛУКОЙЛ |
199,4 |
451,3 |
332,5 |
-129,1 |
-352,6 |
|
|
ГПН |
162,2 |
64,2 |
-26,9 |
51,2 |
53,1 |
|
|
СУРГУТНЕФТЕГАЗ |
828,8 |
714,8 |
708,8 |
1071,8 |
1138,0 |
|
|
ТАТНЕФТЬ |
304,5 |
123,3 |
141,5 |
264,5 |
299,2 |
|
|
РУССНЕФТЬ |
-24,4 |
-34,0 |
-37,0 |
-45,3 |
-23,5 |
|
|
ИНК |
5,0 |
17,2 |
27,8 |
35,7 |
37,0 |
Приложение 6. Рентабельность продаж
|
2014 |
2015 |
2016 |
2017 |
2018 |
||
|
РОСНЕФТЬ |
0,12 |
0,06 |
0,03 |
0,03 |
0,07 |
|
|
ЛУКОЙЛ |
1,53 |
1,17 |
0,58 |
0,91 |
0,83 |
|
|
ГПН |
0,01 |
0,01 |
0,10 |
0,11 |
0,04 |
|
|
СУРГУТНЕФТЕГАЗ |
1,04 |
0,77 |
-0,11 |
0,13 |
0,54 |
|
|
ТАТНЕФТЬ |
0,21 |
0,18 |
0,22 |
0,17 |
0,25 |
|
|
РУССНЕФТЬ |
-0,99 |
0,76 |
0,14 |
0,09 |
0,07 |
|
|
ИНК |
0,30 |
0,25 |
0,36 |
0,38 |
0,36 |
Приложение 7. Рентабельность активов
|
2014 |
2015 |
2016 |
2017 |
2018 |
||
|
РОСНЕФТЬ |
0,06 |
0,03 |
0,01 |
0,01 |
0,04 |
|
|
ЛУКОЙЛ |
0,21 |
0,15 |
0,09 |
0,10 |
0,10 |
|
|
ГПН |
0,01 |
0,01 |
0,08 |
0,10 |
0,05 |
|
|
СУРГУТНЕФТЕГАЗ |
0,30 |
0,20 |
-0,03 |
0,04 |
0,18 |
|
|
ТАТНЕФТЬ |
0,14 |
0,13 |
0,14 |
0,13 |
0,23 |
|
|
РУССНЕФТЬ |
-0,47 |
0,34 |
0,06 |
0,05 |
0,04 |
|
|
ИНК |
0,38 |
0,28 |
0,33 |
0,32 |
0,25 |
Приложение 8. Рентабельности оборотных активов и внеоборотных активов
|
2014 |
2015 |
2016 |
2017 |
2018 |
||
|
Рентабельность оборотных активов |
||||||
|
РОСНЕФТЬ |
0,18 |
0,06 |
0,03 |
0,04 |
0,10 |
|
|
ЛУКОЙЛ |
0,63 |
0,35 |
0,23 |
0,42 |
0,40 |
|
|
ГПН |
0,02 |
0,03 |
0,27 |
0,23 |
0,11 |
|
|
СУРГУТНЕФТЕГАЗ |
0,94 |
0,89 |
-0,13 |
0,12 |
0,63 |
|
|
ТАТНЕФТЬ |
0,23 |
0,49 |
0,51 |
0,28 |
0,45 |
|
|
РУССНЕФТЬ |
-4,07 |
2,49 |
0,37 |
0,26 |
0,23 |
|
|
ИНК |
1,49 |
0,98 |
1,01 |
1,01 |
0,96 |
|
|
Рентабельность внеоборотных активов |
||||||
|
РОСНЕФТЬ |
0,10 |
0,05 |
0,01 |
0,02 |
0,06 |
|
|
ЛУКОЙЛ |
0,32 |
0,26 |
0,16 |
0,13 |
0,13 |
|
|
ГПН |
0,02 |
0,02 |
0,12 |
0,17 |
0,09 |
|
|
СУРГУТНЕФТЕГАЗ |
0,44 |
0,26 |
-0,04 |
0,06 |
0,26 |
|
|
ТАТНЕФТЬ |
0,37 |
0,18 |
0,20 |
0,26 |
0,49 |
|
|
РУССНЕФТЬ |
-0,53 |
0,39 |
0,08 |
0,05 |
0,05 |
|
|
ИНК |
0,50 |
0,39 |
0,48 |
0,46 |
0,34 |
Приложение 9. Рентабельность основных средств
|
2014 |
2015 |
2016 |
2017 |
2018 |
||
|
РОСНЕФТЬ |
0,52 |
0,24 |
0,09 |
0,12 |
0,36 |
|
|
ЛУКОЙЛ |
27,86 |
20,45 |
11,83 |
13,79 |
15,03 |
|
|
ГПН |
5,04 |
7,14 |
67,50 |
150,02 |
25,04 |
|
|
СУРГУТНЕФТЕГАЗ |
1,30 |
1,00 |
-0,13 |
0,18 |
0,95 |
|
|
ТАТНЕФТЬ |
0,68 |
0,46 |
0,51 |
0,43 |
0,77 |
|
|
РУССНЕФТЬ |
-1305,20 |
896,04 |
3,26 |
0,48 |
0,29 |
|
|
ИНК |
0,62 |
0,54 |
0,63 |
0,59 |
0,47 |
Приложение 10. Рентабельность собственного капитала
|
2014 |
2015 |
2016 |
2017 |
2018 |
||
|
РОСНЕФТЬ |
0,37 |
0,17 |
0,06 |
0,08 |
0,23 |
|
|
ЛУКОЙЛ |
0,33 |
0,23 |
0,14 |
0,15 |
0,22 |
|
|
ГПН |
0,06 |
0,07 |
0,35 |
0,38 |
0,24 |
|
|
СУРГУТНЕФТЕГАЗ |
0,32 |
0,21 |
-0,03 |
0,04 |
0,19 |
|
|
ТАТНЕФТЬ |
0,17 |
0,16 |
0,17 |
0,17 |
0,30 |
|
|
РУССНЕФТЬ |
1,17 |
-6,71 |
0,20 |
0,14 |
0,14 |
|
|
ИНК |
0,51 |
0,46 |
0,46 |
0,39 |
0,28 |
Приложение 11. Рентабельность инвестированного капитала
|
2014 |
2015 |
2016 |
2017 |
2018 |
||
|
РОСНЕФТЬ |
0,09 |
0,03 |
0,01 |
0,02 |
0,05 |
|
|
ЛУКОЙЛ |
0,27 |
0,19 |
0,12 |
0,14 |
0,17 |
|
|
ГПН |
0,02 |
0,02 |
0,12 |
0,16 |
0,09 |
|
|
СУРГУТНЕФТЕГАЗ |
0,31 |
0,21 |
-0,03 |
0,04 |
0,19 |
|
|
ТАТНЕФТЬ |
0,16 |
0,14 |
0,16 |
0,15 |
0,28 |
|
|
РУССНЕФТЬ |
-0,61 |
0,48 |
0,09 |
0,07 |
0,06 |
|
|
ИНК |
0,45 |
0,30 |
0,36 |
0,35 |
0,27 |
Приложение 12. Показатели оборачиваемости
|
2014 |
2015 |
2016 |
2017 |
2018 |
||
|
Оборачиваемость активов |
||||||
|
РОСНЕФТЬ |
0,55 |
0,41 |
0,39 |
0,44 |
0,57 |
|
|
ЛУКОЙЛ |
0,14 |
0,13 |
0,16 |
0,11 |
0,12 |
|
|
ГПН |
1,07 |
0,91 |
0,84 |
0,87 |
1,14 |
|
|
СУРГУТНЕФТЕГАЗ |
0,29 |
0,26 |
0,28 |
0,31 |
0,34 |
|
|
ТАТНЕФТЬ |
0,68 |
0,72 |
0,67 |
0,77 |
0,94 |
|
|
РУССНЕФТЬ |
0,47 |
0,45 |
0,44 |
0,51 |
0,67 |
|
|
ИНК |
1,25 |
1,11 |
0,91 |
0,84 |
0,70 |
|
|
Оборачиваемость оборотных активов |
||||||
|
РОСНЕФТЬ |
1,53 |
0,90 |
1,23 |
1,36 |
1,52 |
|
|
ЛУКОЙЛ |
0,41 |
0,30 |
0,40 |
0,45 |
0,49 |
|
|
ГПН |
2,10 |
2,21 |
2,73 |
2,01 |
2,42 |
|
|
СУРГУТНЕФТЕГАЗ |
0,90 |
1,16 |
1,21 |
0,95 |
1,17 |
|
|
ТАТНЕФТЬ |
1,10 |
2,65 |
2,38 |
1,61 |
1,81 |
|
|
РУССНЕФТЬ |
4,13 |
3,28 |
2,58 |
2,99 |
3,52 |
|
|
ИНК |
4,96 |
3,85 |
2,81 |
2,66 |
2,66 |
|
|
Оборачиваемость внеоборотных активов |
||||||
|
РОСНЕФТЬ |
0,86 |
0,73 |
0,58 |
0,65 |
0,90 |
|
|
ЛУКОЙЛ |
0,21 |
0,22 |
0,27 |
0,14 |
0,16 |
|
|
ГПН |
2,16 |
1,54 |
1,21 |
1,52 |
2,15 |
|
|
СУРГУТНЕФТЕГАЗ |
0,42 |
0,34 |
0,36 |
0,46 |
0,47 |
|
|
ТАТНЕФТЬ |
1,75 |
0,99 |
0,93 |
1,49 |
1,98 |
|
|
РУССНЕФТЬ |
0,54 |
0,52 |
0,53 |
0,62 |
0,82 |
|
|
ИНК |
1,68 |
1,55 |
1,35 |
1,22 |
0,95 |
|
|
Оборачиваемость дебиторской задолженности |
||||||
|
РОСНЕФТЬ |
2,33 |
1,89 |
2,58 |
1,93 |
2,63 |
|
|
ЛУКОЙЛ |
1,34 |
1,84 |
1,67 |
0,76 |
0,77 |
|
|
ГПН |
5,42 |
5,63 |
4,09 |
3,72 |
4,48 |
|
|
СУРГУТНЕФТЕГАЗ |
4,77 |
4,74 |
3,64 |
4,06 |
4,90 |
|
|
ТАТНЕФТЬ |
4,76 |
4,32 |
5,52 |
2,17 |
2,38 |
|
|
РУССНЕФТЬ |
4,60 |
3,68 |
3,07 |
3,44 |
4,10 |
|
|
ИНК |
9,04 |
8,09 |
8,05 |
6,85 |
8,39 |
|
|
Оборачиваемость кредиторской задолженности |
||||||
|
РОСНЕФТЬ |
3,59 |
2,71 |
2,24 |
2,74 |
2,99 |
|
|
ЛУКОЙЛ |
1,22 |
1,67 |
1,63 |
0,93 |
1,10 |
|
|
ГПН |
5,30 |
7,74 |
5,54 |
4,40 |
3,86 |
|
|
СУРГУТНЕФТЕГАЗ |
7,41 |
8,36 |
10,28 |
9,77 |
9,93 |
|
|
ТАТНЕФТЬ |
10,15 |
9,84 |
8,59 |
9,41 |
6,52 |
|
|
РУССНЕФТЬ |
2,16 |
1,55 |
1,31 |
1,43 |
2,63 |
|
|
ИНК |
19,09 |
24,94 |
17,63 |
12,55 |
11,66 |
|
|
Оборачиваемость собственного капитала |
||||||
|
РОСНЕФТЬ |
3,17 |
2,67 |
2,56 |
2,90 |
3,44 |
|
|
ЛУКОЙЛ |
0,21 |
0,20 |
0,24 |
0,16 |
0,27 |
|
|
ГПН |
4,95 |
5,49 |
3,51 |
3,36 |
5,59 |
|
|
СУРГУТНЕФТЕГАЗ |
0,31 |
0,28 |
0,30 |
0,33 |
0,36 |
|
|
ТАТНЕФТЬ |
0,81 |
0,85 |
0,78 |
0,96 |
1,21 |
|
|
РУССНЕФТЬ |
-1,19 |
-8,84 |
1,43 |
1,61 |
2,06 |
|
|
ИНК |
1,70 |
1,82 |
1,28 |
1,01 |
0,78 |
|
|
Оборачиваемость инвестированного капитала |
||||||
|
РОСНЕФТЬ |
0,77 |
0,52 |
0,52 |
0,59 |
0,77 |
|
|
ЛУКОЙЛ |
0,18 |
0,16 |
0,21 |
0,15 |
0,21 |
|
|
ГПН |
1,69 |
1,43 |
1,25 |
1,44 |
2,04 |
|
|
СУРГУТНЕФТЕГАЗ |
Подобные документы
Характеристика современного состояния нефтяного сектора экономики РФ. Проблемы и тенденции экономического развития нефтяной отрасли. Факторы, влияющие на стоимость акций компаний различных отраслей. Динамика цен акций российских нефтяных компаний.
дипломная работа [1,0 M], добавлен 23.08.2017Изучение сущности, видов и эффективности использования источников финансирования предприятия. Определение места собственного капитала в финансировании предпринимательской деятельности современных российских компаний. Анализ финансовой устойчивости фирмы.
дипломная работа [512,7 K], добавлен 21.10.2010Основные аспекты и методы разработки инвестиционной стратегии организации, ее догосрочные цели. Анализ и особенности стратегий российских и зарубежных компаний. Сущность стратегии поглощения или слияния, использование зарубежного опыта в России.
курсовая работа [94,5 K], добавлен 02.03.2012Эмпирический анализ формирования структуры капитала на выборке современных российских компаний. Описание регрессионной модели. Метод волатильности операционной прибыли и максимизации рентабельности собственного капитала. Оценка эффекта финансового рычага.
курсовая работа [183,6 K], добавлен 29.06.2016Показатели использования капитала, методика их расчета. Анализ использования капитала предприятия, пути повышения его доходности. Факторный анализ рентабельности и оборачиваемости капитала. Анализ финансовой устойчивости и ликвидности предприятия.
курсовая работа [526,6 K], добавлен 12.06.2011Влияние нефтяной отрасли на развитие страны. Правовые основы деятельности нефтедобывающих и нефтеперерабатывающих компаний. Нефтяная отрасль как фактор политической жизни. Проблемы стабилизации политических процессов на основе изменения налогообложения.
дипломная работа [239,9 K], добавлен 26.09.2010Экономическая сущность, методика прогнозирования и информационное обеспечение анализа собственного капитала. Анализ динамики, состава и структуры собственного капитала, финансовых коэффициентов и эффективности использования собственного капитала.
курсовая работа [185,8 K], добавлен 16.01.2014Сущность, состав, структура и движение капитала, показатели, характеризующие его использование. Анализ эффективности использования собственного и заемного капитала ООО "Виктория". Расчет эффекта финансового рычага, потребности во внешнем финансировании.
дипломная работа [96,2 K], добавлен 11.05.2012Эмпирические исследования структуры капитала российских, зарубежных компаний. Обоснование гипотез влияния детерминант на леверидж фирмы. Регрессионный анализ с помощью моделей с фиксированными эффектами. Распределения переменных в фирмах среднего размера.
дипломная работа [690,2 K], добавлен 09.09.2016Разработка дивидендной политики российских компаний нефтяного сектора, установление необходимой пропорциональности между текущим потреблением прибыли собственниками и будущим ее ростом. Анализ финансового положения компании на рынке товаров и услуг.
курсовая работа [50,0 K], добавлен 27.03.2015Традиционные, поведенческие, альтернативные модели структуры капитала. Модели ассиметричной информации, агентских издержек и корпоративного контроля. Исследование теорий и детерминант структуры капитала. Финансовые решения современных российских компаний.
дипломная работа [390,6 K], добавлен 23.07.2016Понятие собственного капитала и его структура. Методы анализа и повышения эффективности использования собственного капитала предприятия. Анализ организации собственного капитала в ОАО "Кондитерское объединение СладКо", основные проблемы его использования.
курсовая работа [974,8 K], добавлен 02.07.2012Топливно-энергетический сектор как важная отрасль в экономике России, анализ его состояния и перспектив, пути реформирования. Исследование взаимосвязей, относящихся к эффективности компаний нефтеперерабатывающей отрасли и прямым иностранным инвестициям.
курсовая работа [408,3 K], добавлен 25.06.2017Теории, предписывающие поведение факторов, определяющих структуру капитала. Исследование детерминант структуры капитала российских компаний на разных стадиях жизненного цикла. Выбор спецификации модели, описывающей влияние факторов на структуру капитала.
дипломная работа [1,2 M], добавлен 19.09.2016Собственный капитал и его изучение с позиций финансового анализа. Сущность капитала предприятия. Экономические показатели эффективности использования собственного капитала. Направления повышения эффективности использования собственного капитала.
курсовая работа [340,9 K], добавлен 26.02.2011Понятие собственного капитала: источники формирования и основные элементы. Формирование и использование резервов организации. Цена собственного капитала, способы ее определения. Анализ доходности и оценка эффективности использования собственного капитала.
курсовая работа [81,5 K], добавлен 13.01.2010Показатели оценки рентабельности продаж. Моделирование и факторный анализ прибыли (общей до налогообложения и от реализации продукции) и рентабельности. Рентабельность капитала (активов) организации как показатель эффективности хозяйственной деятельности.
курсовая работа [71,0 K], добавлен 28.11.2009Система показателей эффективности промышленного производства и рентабельности продукции. Факторный анализ эффективности промышленного производства, анализ платежеспособности, финансовой устойчивости, деловой активности и рентабельности предприятия.
курсовая работа [5,4 M], добавлен 07.08.2011Международная практика использования деривативов в качестве инструментов привлечения капитала. Особенности бонусного выпуска акций. Американские депозитарные расписки в России. Перспективы использования депозитарных расписок для российских компаний.
дипломная работа [720,2 K], добавлен 29.04.2014Анализ основных направлений развития рынка наличной валюты в России, меры его государственного регулирования. Оценка финансовой устойчивости и платежеспособности российских компаний. Стадии и принципы оценки эффективности инвестиционных предложений.
краткое изложение [21,8 K], добавлен 10.07.2010
