CC BY
78
УДК 336.76:658.147 https://doi.org/10.21440/2307-2091-2021-1-142-149
Анализ факторов, влияющих на рыночную капитализацию крупнейших нефтяных компаний России
Владимир Николаевич ПОДКОРЫТОВ", Людмила Анатольевна МОЧАЛОВА**
Уральский государственный горный университет, Екатеринбург, Россия Аннотация
Актуальность. Биржевые цены акций отражают взгляд с позиции рынка на стоимость той или иной публичной компании: в качестве стоимостного показателя выступает рыночная капитализация предприятия-эмитента. Изменчивость же цен на акции определяет динамику рыночной капитализации. В связи с этим становится актуальной проблема управления рыночной капитализацией и ее прогнозирования в будущем. С учетом сырьевой направленности экономики России особый интерес с точки зрения стоимостного управления представляют предприятия минерально-сырьевого комплекса.
Цель исследования - выявление наиболее значимых внешних и внутренних стоимостных факторов, влияющих на рыночную капитализацию крупнейших нефтяных компаний России, и расчет перспективных стоимостных моделей управления.
Методы исследования. В процессе исследования факторов стоимости на базе ретроспективных статистических данных использовались методы корреляционного анализа
Результаты. Проведен корреляционный анализ следующих переменных: цена за 1 акцию нефтяной компании, наблюдаемая на Московской бирже; цена на нефть марки Brent; выручка от реализации; операционная прибыль; чистая прибыль; активы компании; собственный капитал компании. По итогам анализа выбраны факторы с наибольшими коэффициентами корреляции по отношению к зависимой переменной «цена за 1 акцию нефтяной компании, наблюдаемая на Московской бирже», а также с относительно низкими значениями парных коэффициентов корреляции непосредственно между собой во избежание эффекта мультиколлинеарности. В качестве переменных, включенных в модели, приняты: цена на нефть марки Brent; выручка от реализации; операционная прибыль; активы компании; собственный капитал компании. Построены линейные регрессионные модели для компаний ПАО «Роснефть», ПАО «Лукойл», ПАО «Татнефть».
Выводы. Детальный анализ полученных линейных регрессионных моделей с учетом коэффициентов корреляции, i-статистики, значений уровня значимости (Р-значения), коэффициентов детерминации R2, расчетных значений Р-критериев показал в целом противоречивые результаты. Наиболее значимыми представляются однофакторные ценовые модели, в которых в качестве независимой переменной выступает выручка от реализации. Другие же модели требуют своего уточнения посредством тщательного анализа, большего количества наблюдений. Предполагаются продолжение исследований и поиск стоимостных факторов, влияющих на изменение рыночной капитализации не только нефтяных компаний, но и других предприятий минерально-сырьевого комплекса.
Ключевые слова: рыночная капитализация, нефтяная компания, внешние стоимостные факторы, внутренние стоимостные факторы, корреляционный анализ, регрессионная модель.
Введение
Минерально-сырьевой комплекс России, являющийся одним из основных факторов развития отечественной экономики, несмотря на текущий мировой финансовый кризис, связанный во многом с пандемией СОУШ-19, имеет долгосрочные перспективы развития. Существенные «скачки» биржевых индексов, обусловленные падением спроса на выпускаемую предприятиями-эмитентами продукцию, в том числе на добываемое природное сырье, по мнению авторов статьи, представляются временным явлением. Восстановление потребления с течением
EDs.p.a.r.k.s@rambler.ru
https://orcid.org/0000-0002-0511 -2234 "lyudmila.mochalova@rn.ursmu.ru
https://orcid.org/0000-0002-0983-826X
времени будет способствовать стабилизации рынков [1, 2]. Следует отметить, что по данным Московской биржи (МОЕХ), наибольшие ценовые изменения на сырьевом рынке акций России наблюдаются в нефтегазовом секторе, индекс же металлов и добычи (МОЕХММ) оказался менее подверженным «ценовым качелям» [3].
Как известно, биржевые цены акций отражают взгляд с позиции рынка на стоимость той или иной компании. В данном случае в качестве стоимостного показателя представляется рыночная капитализация
предприятия-эмитента. Изменчивость же цен на акции определяет динамику рыночной капитализации. В связи с этим становится актуальной проблема управления рыночной капитализацией, возможности ее прогнозирования в будущем. С учетом сырьевой направленности экономики России особый интерес с точки зрения стоимостного управления представляют предприятия минерально-сырьевого комплекса.
Авторами ранее уже проводились исследования в рамках анализа рыночной капитализации, а именно, изучалось влияние сырьевых цен на цены акций крупнейших компаний-эмитентов нефтегазового сектора российской экономики [4, 5]. По результатам проведенной работы был сделан вывод о недостаточности применения лишь одного фактора (цены на сырье) в построении регрессионных стоимостных моделей компаний указанного сектора, что обуславливает дальнейшие поиски и оценку дополнительных стоимостных параметров для расчета многофакторных математических зависимостей.
С точки зрения анализа влияния различных факторов стоимости на рыночную капитализацию в предлагаемом исследовании рассмотрены крупнейшие российские нефтедобывающие предприятия-эмитенты (ПАО «Роснефть, ПАО «Лукойл», ПАО «Татнефть»).
Концепция управления стоимостью наиболее востребована для открытых компаний, чьи акции свободно обращаются на фондовом рынке. Основной же задачей указанной концепции представляется максимизация стоимости акций и привлечения свободных денежных средств инвесторов для их покупки. Как отмечено ранее, выражением стоимости компании-эмитента с позиции фондового рынка является ее рыночная капитализация, наблюдаемая на этом рынке.
Проблемы оценки влияния различных внешних и внутренних факторов на цены акций сырьевых компаний и, соответственно, на их рыночную капитализацию с целью прогноза и управления поднимаются во-многих работах как отечественных, так и зарубежных ученых.
В частности, если говорить о научных трудах зарубежных авторов [6-9], то можно отметить, что в них большое внимание уделяется влиянию нефтяных цен и запасов месторождений нефти на цены акций и рыночную капитализацию нефтедобывающих компаний.
Российскими учеными также проводятся исследования в рамках рассматриваемой тематики. Так, например, И. В. Дьячковым [10] предлагаются однофакторные линейные регрессионно-корреляционные модели динамики цен на акции крупнейших нефтяных компаний США, Европы, Китая и России, основывающиеся на прогнозных значениях цен на нефть. В статье [11] Е. Н. Глазковой, Е. С. Подколзиной в качестве факторов, повышающих рыночную капитализацию предприятий нефтегазового комплекса, рассматриваются слияние и поглощение компаний на фондовом рынке. О. В. Шимко [12] также отмечает положительное влияние процессов слияния и поглощения на инвестиционную привлекательность акций предприятий нефтегазовой отрасли. М. В. Ишханян, К. В. Калининой в работе [13] представлен анализ зависимости изменения курсов акций ведущих компаний-эмитентов России, в том числе предприятий минерально-сырьевого
комплекса, от курса доллара. По результатам исследования предложены линейные регрессионные модели по каждой компании в отдельности. В. Ю. Коротин, А. М. Ульченков, Р. Т. Исламов в своем научном труде [14] рассматривают решение задачи по управлению стоимостью нефтяной корпорации путем моделирования наиболее приемлемой валютной структуры долга, сглаживающей негативные последствия скачкообразного изменения цен на нефтяном рынке. В. С. Липатниковым и К. А. Кирсановой в работе [15] проведен анализ целого ряда различных факторов (среднеквартальная цена на нефть марки Brent; наличие санкций в отношении российских компаний; суммарный квартальный объем добычи нефти по компаниям; суммарный объем доказанных, вероятных и возможных запасов нефти; показатель долговой нагрузки; рентабельность продаж), влияющих на рыночную капитализацию предприятий-эмитентов нефтяного сектора России. По результатам исследования выявлены наиболее значимые факторы (среднеквартальная цена на нефть марки Brent; суммарный объем доказанных, вероятных и возможных запасов нефти), включенные авторами в предложенную двухфакторную регрессионную модель нефтяной отрасли.
Анализ приведенных научных трудов показывает, что многие авторы по результатам проведенных статистических расчетов сходятся во мнении о наиболее значимом влиянии именно нефтяных цен и объемов запасов месторождений нефти на рыночную капитализацию нефтедобывающих компаний. Кроме того, как важный стоимостной фактор выделяется также динамика курса доллара по отношению к российскому рублю. Следует отметить, что указанные факторы являются внешними по отношению к нефтяным компаниям-эмитентам, поэтому воздействие на них либо не представляется возможным, либо имеет ограниченный характер. Так, например, нефтяные месторождения представляют собой скопления минерального вещества (нефти) в недрах Земли, а значит, их объем запасов в конечном итоге ограничен природными условиями, при этом нефтедобывающее предприятие способно увеличивать степень достоверности их оценки (категории запасов А, В, С1, С2) и обеспечивать прирост запасов путем наращивания объемов геологической разведки. По мнению авторов настоящей статьи, невозможность или слабая степень управления внешними факторами предопределяет применение регрессионных моделей, базирующихся на ценах на нефть, объемах запасов нефтяных месторождений, курсах доллара по отношению к рублю, в основном в целях прогнозирования рыночной капитализации компаний нефтедобывающей отрасли.
Среди рассмотренных научных работ, с точки зрения возможности управления рыночной капитализацией в условиях нестабильности цен на нефть, вызывает интерес предложенное в статье [10] решение задачи по поиску и моделированию оптимальной валютной структуры долга, являющегося внутренним стоимостным фактором нефтедобывающего предприятия.
Учет как внешних, так и внутренних стоимостных факторов дает возможность комплексного решения задач по прогнозированию и управлению рыночной капитализацией нефтяных компаний. В связи с этим является
Таблица 1. Результаты расчетов линейных коэффициентов корреляции (ПАО «Роснефть»). Table 1. Results of calculations of linear correlation coefficients (PAO Rosneft).
Факторы Y X1 X2 X3 X4 X5 X6
Y 1
X 0,651 1
X2 0,858 0,866 1
X3 0,734 0,825 0,836 1
X4 0,584 0,814 0,803 0,823 1
X5 0,781 0,677 0,867 0,561 0,569 1
X6 0,814 0,681 0,901 0,586 0,648 0,930 1
Таблица 2. Результаты расчетов линейных коэффициентов корреляции (ПАО «Лукойл»). Table 2. Results of calculations of linear correlation coefficients (PAO Lukoil).
Факторы Y X1 X2 X3 X4 X5 X6
Y 1
X 0,708 1
X2 0,802 0,961 1
X3 0,844 0,840 0,911 1
X4 0,718 0,814 0,861 0,844 1
X5 0,760 0,705 0,796 0,671 0,681 1
X6 0,791 0,753 0,834 0,763 0,783 0,934 1
актуальной проблема построения регрессионных моделей, учитывающих внешние и внутренние условия функционирования предприятий рассматриваемой отрасли. Результаты
Авторами настоящей работы с помощью методов корреляционного анализа проведено исследование по корпорациям ПАО «Роснефть», ПАО «Лукойл», ПАО «Татнефть», в котором проанализирована связь между следующими показателями (брались во внимание данные на конец каждого квартала в период с I кв. 2015 г. по IV кв. 2019 г., количество наблюдений - 20):
- цена за 1 акцию нефтяной компании, долл. США (У);
- цена на нефть марки Brent, долл. США за 1 баррель
X);
- выручка от реализации, млрд долл. США (X2);
- операционная прибыль, млрд долл. США (X3);
- чистая прибыль, млрд долл. США (X4);
- активы компании, млрд долл. США (X5);
- собственный капитал компании, млрд долл. США
(*6).
В качестве зависимой переменной У принята цена за 1 акцию соответствующей нефтяной компании, остальные же показатели выбраны в качестве условно независимых переменных. Как видно из перечня факторов, большая часть из них отражает внутренние условия функционирования нефтедобывающих предприятий (выручка от реализации X2, операционная прибыль X3, чистая прибыль X,, активы компании X, собственный капитал компании
4 5
X6), цена же на нефть X1 является внешним элементом по отношению к рассматриваемым компаниям.
Основная цель работы заключалась в анализе рассматриваемых показателей с точки зрения не только их
влияния на зависимую переменную У (цена за 1 акцию), но и возможного взаимовлияния. При этом использовался линейный коэффициент корреляции (коэффициент корреляции Пирсона). На первом этапе исследования учитывался весь перечень приведенных факторов. Далее, на втором этапе во избежание эффекта мультиколлине-арности исключались условно независимые переменные с высоким значением парных коэффициентов корреляции (> 0,7). На третьем этапе были получены расчетные регрессионные модели цен на акции нефтедобывающих компаний ПАО «Роснефть», ПАО «Лукойл», ПАО «Татнефть».
В табл. 1 представлены результаты расчета линейных коэффициентов корреляции по компании ПАО «Роснефть». Из расчетных данных видно, что наибольшее влияние на цену акций компании У оказывает показатель выручки от реализации Х2, коэффициент корреляции составляет 0,858, наименьшее влияние - чистая прибыль Х4 (коэффициент корреляции - 0,584). Кроме того, между переменными Х1-Х4, Х2-Х6, Х3 и Х4, Х5 и Х6 можно отметить тесную взаимосвязь (коэффициенты корреляции составляют более 0,7). Из этого следует, что не все указанные факторы могут быть включены в одну регрессионную модель цены акций ПАО «Роснефть». С учетом высоких значений коэффициентов корреляции между У и переменной Х2, а также У и переменными Х1 и Х6 при отсутствии между последними существенной связи (коэффициент корреляции 0,681, т. е. ниже 0,7) авторы работы в данном случае считают возможным моделирование одно-факторной зависимости на базе выручки от реализации Х2 и двухфакторной зависимости на основе цены на нефть Х1 и собственного капитала предприятия Х6.
Таблица 3. Результаты расчетов линейных коэффициентов корреляции (ПАО «Татнефть»). Table 3. Results of calculations of linear correlation coefficients (PAO Tatneft).
Факторы Y Xi X2 X3 X4 X5 X6
Y 1
Xi 0,788 1
X2 0,925 0,873 1
X3 0,744 0,857 0,793 1
X4 0,699 0,835 0,737 0,986 1
X5 0,731 0,653 0,864 0,654 0,596 1
X6 0,620 0,594 0,784 0,673 0,617 0,947 1
Таблица 4. Расчетные регрессионные модели крупнейших российских нефтяных компаний. Table 4. Calculated regression models of the largest Russian oil companies.
Компания - эмитент Расчетные регрессионные модели цен на акции компаний
ПАО «Роснефть» Y = 0,0173 X1 + 0,0803 X6 - 0,134
Y = 0,140X2 + 1,180
ПАО «Лукойл» Y = 0,0148X3 + 0,00108X5 - 67,616
ПАО «Татнефть» Y = 0,00399X2 - 3,920
Y = 0,177X1 + 0,000499X6 - 8,235
В табл. 2 приведены результаты расчетов линейных коэффициентов корреляции по предприятию ПАО «Лукойл». Как видим, зависимая переменная У (цена на акции компании ПАО «Лукойл») наиболее чувствительна к изменениям фактора Х3 (операционная прибыль), коэффициент корреляции составляет 0,844. Принимая во внимание то, что парный коэффициент корреляции между Х3 и Х5 (активы компании) ниже 0,7, представляется целесообразным включение последней в двухфакторную регрессионную модель зависимости У от Х3 и Х5. Остальные факторы из-за меньшей значимости и тесной связи между собой исключены из расчетов.
Табл. 3 содержит информацию по линейным коэффициентам корреляции, вычисленным для ПАО «Татнефть». Расчеты показывают высокую зависимость цен на акции предприятия У от выручки от реализации Х2, коэффициент корреляции составляет 0,925. Кроме того, наблюдается влияние цен на нефть Х1 и собственного капитала компании Х6 на зависимую переменную У при сравнительно низком значении коэффициента парной корреляции (0,594) между указанными факторами. Как и в предыдущих случаях, можно отметить в большинстве высокие значения коэффициентов корреляции между переменными Х (больше 0,7). В связи с этим в процессе моделирования для построения регрессионных моделей использовались: переменная Х2 (выручка от реализации) для построения однофакторной регрессионной модели; переменные Х1 (цена на нефть) и Х6 (собственный капитал компании) для построения двухфакторной регрессионной модели.
В табл. 4 представлены результаты моделирования линейных регрессионных зависимостей по
рассматриваемым российским нефтяным компаниям. Из приведенных данных можно отметить, что факторы цены на нефть марки Brent X1, выручки от реализации Х2 и собственного капитала компании Х6 наблюдаются в регрессионных ценовых моделях ПАО «Роснефть» и ПАО «Татнефть». У ПАО «Лукойл» модель отличается наличием других факторов, а именно операционной прибылью Х3 и активами компании Х5.
Кроме указанных отличий, для ПАО «Роснефть» и ПАО «Татнефть» получены по две линейные регрессионные модели (однофакторная и двухфакторная зависимости), для ПАО «Лукойл» рассчитана только одна линейная двухфакторная модель.
Выводы
1. Детальный анализ полученных линейных регрессионных моделей с учетом коэффициентов корреляции, f-статистики, значений уровня значимости (Р-значения), коэффициентов детерминации R2, расчетных значений F-критериев показал в целом противоречивые результаты. Так, например, при рассмотрении двухфакторной модели ПАО «Лукойл» (табл. 5) наблюдается высокое значение множественного коэффициента корреляции R = 0,883, коэффициента детерминации R2 = 0,780, при этом, Р-значение переменной Х5 (0,0657) выше заданного уровня значимости Р = 0,05, означающего, что коэффициент переменной Х5 является статистически незначимым. В связи с высокими значениями коэффициентов детерминации R2 (0,735 для ПАО «Роснефть», 0,855 для ПАО «Татнефть») и со значимыми полученными коэффициентами переменных (Р-значения меньше 0,05) наиболее корректными представляются однофакторные ценовые
Таблица 5. Вывод итогов регрессионной модели ПАО «Лукойл». Table 5. Conclusion of the results of the regression model of PAO Lukoil.
Регрессионная статистика
Множественный R 0,883
R-квадрат Нормированный R-квадрат Стандартная ошибка 0,780 0,747 8,899
Наблюдения 20,000
Коэффициенты Стандартная ошибка f-статистика Р-значение
У-пересечение -67,61600 39,871000 -1,69600 0,11400
Переменная Х3 0,01480 0,004260 3,47000 0,00414
Переменная Х5 0,00108 0,000536 2,00939 0,06570
модели, в которых в качестве независимой переменной выступает выручка от реализации Х2. Другие же модели требуют своего уточнения посредством тщательного анализа, большего количества наблюдений.
2. В качестве недостатка регрессионных моделей следует отметить непостоянство, необходимость их перманентного уточнения при изменении внешней конъюнктуры, внутренней среды предприятия. По этой причине перспектива видится в использовании той или иной расчетной модели в краткосрочный и среднесрочный периоды.
3. Несмотря на одни и те же выявленные факторы, влияющие на рыночную капитализацию, регрессионные модели по каждой компании отличаются коэффициентами переменных и У-пересечением.
4. Большинство переменных Х, а именно выручка от реализации Х2, операционная прибыль Х3, активы Х5, собственный капитал Х6, в построенных регрессионных
зависимостях являются внутренними факторами по отношению к нефтедобывающим предприятиям, а, следовательно, управляемыми.
5. Результаты проведенного корреляционного анализа и рассчитанные регрессионные модели на базе фактора выручки от реализации Х2 дают основания полагать, что при расчете стоимости нефтедобывающей компании на основе сравнительного подхода наибольший вес при выборе оценочных мультипликаторов имеет показатель P/S (Market capitalization/Sales или Price/Sales) по сравнению с показателями на основе прибылей (например, P/E, Price/ Earnings Ratio) или балансовой стоимости собственного капитала (P/B, Price/Book Value Ratio).
Авторы настоящей работы предполагают продолжить дальнейшие исследования и поиск стоимостных факторов, влияющих на изменение рыночной капитализации не только компаний нефтегазового комплекса, но и других предприятий минерально-сырьевого комплекса.
ЛИТЕРАТУРА
1. Sharif A., Aloui C., Yarovaya L. COVID-19 pandemic, oil prices, stock market, geopolitical risk and policy uncertainty nexus in the US economy: Fresh evidence from the wavelet-based approach // International Review of Financial Analysis. 2020. Vol. 70. https://doi.org/10.1016/j. irfa.2020.101496
2. Zhu Zh., Ji Q., Sun L., Zhai P. Oil price shocks, investor sentiment, and asset pricing anomalies in the oil and gas industry // International Review of Financial Analysis. 2020. Vol. 70. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2020.101516
3. Портал «Московская биржа». URL: www.moex.com
4. Podkorytov V. N., Mochalova L. A. Market capitalization of the largest enterprises of Russian mineral resources sector in the conditions of a resource export economic model // News of the Higher Institutions. Mining Journal. 2019. Vol. 1. P. 87-94. https://doi.org/10.21440/0536-1028-2019-1-87-94
5. Подкорытов В. Н., Мочалова Л. А. Анализ влияния сырьевых цен на возможность управления рыночной капитализацией компании нефтегазодобывающего сектора // Изв. вузов. Горный журнал. 2019. № 7. С. 122-131. https://doi.org/10.21440/0536-1028-2019-7-122-131
6. Apergis N., Ewing B. T., Payne J. E. A time series analysis of oil production, rig count and crude oil price: Evidence from six U.S. oil producing regions // Energy. 2016. Vol. 97. P. 339-349. https://doi.org/10.1016/j.energy.2015.12.028
7. Ewing B. T., Thompson M. A. The role of reserves and production in the market capitalization of oil and gas companies // Energy Policy. 2016. Vol. 98. P. 576-581. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2016.09.036
8. Dayanandan A., Donker H. Oil prices and accounting profits of oil and gas companies // International Review of Financial Analysis. 2011. Vol. 20, issue 5. P. 252-257. https://doi.org/10.1016/jirfa.2011.05.004
9. Kumar R., Sukumaran S. Value drivers in Oil Companies: An Application of Variance Based Structure Equation Model // Contemporary Management Research. 2017. Vol. 13, № 1. P. 31-52. https://doi.org/10.7903/cmr.16165
10. Дьячков И. В. Исследование динамики курсов акций нефтяных компаний в зависимости от цен на нефть // Вестник современных исследований. 2018. № 5.4(20). С. 115-121.
11. Глазкова Е. Н., Подколзина Е.С. Транзакции слияний и поглощений как способ капитализации рыночной стоимости компании в нефтегазовой отрасли (на примере ПАО «Роснефть») // Revista §tiinpcá progresiva. 2019. № 1. С. 41-43.
12. Шимко О. В. Зарубежная практика заключения крупных сделок по слияниям и поглощениям в публичном секторе нефтегазовой отрасли // Дайджест-Финансы. 2020. Т. 25, № 1. С. 39-52. https://doi.org/10.24891/df.25.1.39
13. Ишханян М. В., Калинина К. В. Эконометрический анализ зависимости динамики курсов акций российских компаний с курсом доллара // Транспортное дело России. 2015. № 3. С. 20-23.
14. Коротин В. Ю., Ульченков А. М., Исламов Р. Т. Риск-ориентированное управление стоимостью нефтяной компании в условиях неопределенности цен на нефть // Проблемы управления. 2015. № 6. С. 46-52.
15. Липатников В. С., Кирсанова К. А. Оценка влияния неблагоприятной экономической и геополитической ситуации на стоимость российских нефтегазовых компаний // Управленческие науки. 2018. Т. 8, № 2. С. 30-43. https://doi.org/10.26794/2404-022X-2018-8-2-30-43
Статья поступила в редакцию 12 января 2021 года
УДК 336.76:658.147 https://doi.org/10.21440/2307-2091-2021-1-142-149
Analysis of factors affecting the market capitalization of the largest oil companies in Russia
Vladimir Nikolaevich PODKORYTOV* Lyudmila Anatol'evna MOCHALOVA**
Ural State Mining University, Ekaterinburg, Russia Abstract
Relevance. The stock exchange prices of shares reflect the view from the market position of the value of a particular public company: the market capitalization of the issuing company acts as a value indicator. The volatility of stock prices, on the other hand, determines the dynamics of market capitalization. In this regard, the problem of market capitalization management and its forecasting in the future becomes urgent. Taking into account the raw materials orientation of the Russian economy, enterprises of the mineral raw materials complex are of particular interest from the point of view of value management.
The purpose of the study is to identify the most significant external and internal cost factors affecting the market capitalization of the largest oil companies in Russia, and to calculate promising cost management models. Research methods. In the process of studying value factors on the basis of retrospective statistical data and methods of correlation analysis were used.
Results. The correlation analysis of the following variables was carried out: price per 1 share of an oil company observed on the Moscow Exchange; the price of Brent crude oil; revenues from sales; operating profit; net profit; company assets; equity capital of the company. Based on the analysis, the factors with the highest correlation coefficients were selected in relation to the dependent variable "price per 1 share of an oil company observed on the Moscow Exchange", as well as with relatively low values of pair correlation coefficients directly with each other in order to avoid the effect of multicollinearity. The variables included in the model are: the price of Brent crude; revenues from sales; operating profit; company assets; equity capital of the company. Linear regression models have been constructed for PAO Rosneft, PAO Lukoil, and PAO Tatneft.
Conclusions. A detailed analysis of the obtained linear regression models taking into account the correlation coefficients, ¿-statistics, significance level values (P-values), determination coefficients R2, calculated values of F-criteria showed generally conflicting results. The most significant models are single-factor price models, in which sales revenue acts as an independent variable. Other models require their refinement through careful analysis and more observations. It is planned to continue research and search for cost factors that affect the change in market capitalization not only for oil companies but for other enterprises of the mineral resource complex as well.
Keywords: market capitalization, oil company, external cost factors, internal cost factors, correlation analysis, regression model.
REFERENCES
1. Sharif A., Aloui C., Yarovaya L. 2020, COVID-19 pandemic, oil prices, stock market, geopolitical risk and policy uncertainty nexus in the US economy: Fresh evidence from the wavelet-based approach. International Review of Financial Analysis, vol. 70. https://doi.org/10.1016/j. irfa.2020.101496
2. Zhu Zh., Ji Q., Sun L., Zhai P. 2020, Oil price shocks, investor sentiment, and asset pricing anomalies in the oil and gas industry. International Review of Financial Analysis, vol. 70. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2020.101516
3. Moscow exchange destination site. URL: www.moex.com
4. Podkorytov V. N., Mochalova L. A. 2019, Market capitalization of the largest enterprises of Russian mineral resources sector in the conditions of a resource export economic model. News of the Higher Institutions. Mining Journal, vol. 1. P. 87-94. https://doi.org/10.21440/0536-1028-2019-1-87-94
5. Podkorytov V. N., Mochalova L. А. 2019, Analysis of the impact of commodity prices on the ability to manage the market capitalization of an oil and gas company. Izvestiya vysshikh uchebnykh zavedenii. Gornyi zhurnal [News of the Higher Institutions. Mining Journal], no. 7, pp. 122-131. (In Russ.) https://doi.org/10.21440/0536-1028-2019-7-122-131
6. Apergis N., Ewing B. T., Payne J. E. 2016, A time series analysis of oil production, rig count and crude oil price: Evidence from six U.S. oil producing regions. Energy, vol. 97, pp. 339-349. https://doi.org/10.1016/j.energy.2015.12.028
7. Ewing B. T., Thompson M. A. 2016, The role of reserves and production in the market capitalization of oil and gas companies. Energy Policy, vol. 98, pp. 576-581. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2016.09.036
8. Dayanandan A., Donker H. 2011, Oil prices and accounting profits of oil and gas companies. International Review of Financial Analysis, vol. 20, issue 5, pp. 252-257. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2011.05.004
EDs.p.a.r.k.s@rambler.ru
https://orcid.org/0000-0002-0511 -2234 "lyudmila.mochalova@rn.ursmu.ru
https://orcid.org/0000-0002-0983-826X
9. Kumar R., Sukumaran S. 2017, Value drivers in Oil Companies: An Application of Variance Based Structure Equation Model. Contemporary Management Research, vol. 13, no. 1, pp. 31-52. https://doi.org/10.7903/cmr.16165
10. Dyachkov I. V. 2018, Research of the dynamics of stock prices of oil companies depending on oil prices. Vestnik sovremennykh issledovaniy [Bulletin of Contemporary Research], no. 5.4 (20), pp. 115-121. (In Russ.)
11. Glazkova E. N., Podkolzina E. S. 2019, M&A transactions as a way to capitalize the market value of a company in the oil and gas industry (using PAO Rosneft as an example). Revista §tiinpfica progresiva, no. 1, pp. 41-43.
12. Shimko O. V. 2020, Foreign practice of concluding large transactions on mergers and acquisitions in the public sector of the oil and gas industry. Daydzhest-Finansy [Digest Finance], vol. 25, no. 1, pp. 39-52. (In Russ.) https://doi.org/10.24891/df.25.1.39
13. Ishkhanyan M. V., Kalinina K. V. 2015, Econometric analysis of the dependence of the dynamics of Russian companies stock prices with the dollar exchange rate. Transportnoye delo Rossii [Transport business of Russia], no. 3, pp. 20-23. (In Russ.)
14. Korotin V. Yu., Ulchenkov A. M., Islamov R. T. 2015, Risk-based management of the value of an oil company in the context of uncertainty in oil prices. Problemy upravleniya [Control sciences], no. 6, pp. 46-52. (In Russ.)
15. Lipatnikov V. S., Kirsanov K. A. 2018, Assessment of the impact of an unfavorable economic and geopolitical situation on the value of Russian oil and gas companies. Upravlencheskiye nauki [Management sciences in Russia], vol. 8, no. 2, pp. 30-43. (In Russ.) https://doi. org/10.26794/2404-022X-2018-8-2-30-43
The article was received on January 12, 2021
