КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИНВЕСТИЦИОННЫХ РЕСУРСОВ НЕФТЯНОЙ КОМПАНИИ

Низамова Г.З.; Гайфуллина М.М.

Экономика и управление в отраслях и сферах деятельности

Низамова Г.З. Nizamova G.Z.

кандидат экономических наук, доцент Уфимской высшей школы экономики и управления, ФГБОУВО «Уфимский государственный нефтяной технический университет», г. Уфа, Российская Федерация

Гайфуллина М.М. GaifuШna М.М.

кандидат экономических наук, доцент Уфимской высшей школы экономики и управления, ФГБОУ ВО «Уфимский государственный нефтяной технический университет», г. Уфа, Российская Федерация

УДК 303.72:330.322:665

DOI: 10.17122/2541-8904-2021-1-35-15-23

КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИНВЕСТИЦИОННЫХ РЕСУРСОВ НЕФТЯНОЙ КОМПАНИИ

Результат формирования и использования инвестиционных ресурсов предприятий характеризуется множеством параметров, и связи между ними и результатами обычно неизвестны. Вследствие этого целесообразно при анализе эффективности использования инвестиционных ресурсов использование экономико-статистических методов и моделей, в частности методов корреляционного и регрессионного анализа.

В статье обоснован методический подход к применению корреляционно-регрессионного анализа эффективности использования инвестиционных ресурсов нефтяной компании. В исследовании соотношение доходов, полученных от инвестиционной деятельности хозяйствующего субъекта, и расходов, связанных с обеспечением этой деятельности, представляет собой эффективность использования инвестиционных ресурсов нефтяной компании.

Рекомендуется использовать метод корреляционно-регрессионного анализа для оценки влияния факторных признаков на результативный признак (интегральный показатель эффективности использования инвестиционных ресурсов нефтяной компании).

Расчет интегрального показателя за ряд периодов оценивает динамическое изменение эффективности формирования и использования инвестиционных ресурсов нефтяной компании, что позволяет охарактеризовать качественное состояние системы управления формированием и использованием инвестиционных ресурсов нефтяной компании.

Зависимости выручки от продаж, прибыли от продаж, чистой прибыли и рентабельности продаж от интегрального показателя эффективности использования инвестиционных ресурсов нефтяной компании представлены в виде однофакторной экономико-статистической модели.

Реализация разработанного методического подхода выполнена на примере нефтяной компании ПАО «Газпром нефть». Выявлена умеренная корреляционная связь показателя чистой прибыли от эффективности формирования и использования инвестиционных ресурсов нефтяной компании. Установлено, что при изменении интегрального показателя формирования и использования инвестиционных ресурсов на 1 % чистая прибыль изменится на 31,56 %. По результатам расчетов предложены основные направления повышения эффективности использования инвестиционных ресурсов нефтяной компании, реализация которых позволит сохранить значения интегрального показателя эффективности формирования и

EcoNoMics AND MANAGEMENT iN THE iNDusTRiEs AND AREAs oF AcTiViTY

использования инвестиционных ресурсов нефтяной компании ПАО «Газпром нефть» на высоком уровне.

Ключевые слова: методика, оценка, инвестиционные ресурсы, нефтяная компания, показатели, эффективность, корреляционно-регрессионный анализ, интегральный коэффициент, чистая прибыль, коэффициент корреляции

CORRELATION AND REGRESSION ANALYSIS OF THE EFFICIENCY OF THE USE OF INVESTMENT RESOURCES OF AN OIL COMPANY

The result of the formation and use of investment resources of enterprises is characterized by many parameters and the relationship between them and the results is usually unknown. As a result, it is advisable to use economic and statistical methods and models, in particular, methods of correlation and regression analyzes, when analyzing the efficiency of using investment resources.

The article substantiates a methodological approach to the use of correlation and regression analysis in modeling indicators of the efficiency of using the investment resources of an oil company. By the efficiency of using the investment resources of oil companies, we mean the ratio of income received from the investment activity of an economic entity and the costs associated with ensuring this activity.

It is recommended to use the method of correlation and regression analysis to assess the influence of factor indicators on the effective indicator (an integral indicator of the efficiency of using the investment resources of an oil company).

Based on the calculation of the integral indicator for a number of periods, the dynamic change in the efficiency of the formation and use of investment resources of the oil company is estimated, which allows characterizing the qualitative state of the management system for the formation and use of investment resources of the oil company.

A one-factor economic and statistical model of the dependence of sales proceeds, sales profit, net profit and sales profitability on the integral indicator of the efficiency of using the investment resources of an oil company has been developed.

The proposed methodological approach was tested on the example of the oil company PJSC «Gazprom Neft». A moderate correlation between the net profit indicator and the efficiency of the formation and use of investment resources of an oil company is revealed. It was found that if the integral indicator of the formation and use of investment resources changes by 1 %, the net profit will change by 31.56 %. Based on the results of the calculations, the main directions of increasing the efficiency of using the investment resources of the oil company are proposed, the implementation of which will allow maintaining the valuesH of the integral indicator of the effectiveness of the formation and use of investment resources of the oil company PJSC «Gazprom Neft» at a high level.

Key words: methodology, valuation, investment resources, oil company, indicators, efficiency, correlation and regression analysis, integral coefficient, net profit, correlation coefficient.

Поиск оптимальных для инвестирования ресурсов и их дальнейшее применение в перспективе определяют общую направленность инвестиционной деятельности компании. Объективное и рациональное обоснование необходимости и важности привлечения определенного ресурсного обеспечения всегда остается одной из первоочередных задач в нефтяной отрасли.

Одним из первых результаты эконометри-ческого исследования взаимосвязи корпоративных финансов и инвестиций в основной

капитал представил представитель Гарвардской школы бизнеса W.H.L. Anderson в 1964 году [2].

Также вопросы экономической динамики, в том числе вопросы динамики финансовых показателей фирм, выявление взаимосвязи между признаками исследованы и другими учеными, в частности W.J. Baumol [3], W.C. Brainard, J. Tobin [4], B.E. Davis, G.C. Caccappolo, M.A. Chaudry [5], T.H. Naylor [6], P.P. Peterson [7].

В дальнейшем разработки исследователей были расширены и дополнены. Так, А. Амендола, Ф. Джордано, М.Л. Паррелла, М. Рестайно предложили метод выбора переменных в многомерной регрессии и описали непараметрическую процедуру для прогнозирования сбоев бизнеса [8]. Развитие эконо-метрического подхода к финансовому анализу, планированию и прогнозированию представили также C.F. Lee, H.Y. Chen, J. Lee

[9], C.-F. Lee, W.-L. Liang, F.-L. Lin, Y. Yang

[10] и другие.

Актуальные проблемы нефтяных компаний в целом и в области рационального использования инвестиционных ресурсов в частности рассмотрены в работах Бурениной И.В., Евтушенко Е.В., Котова Д.В. [11], в наработках авторов данной статьи [12, 13] и в других исследованиях [14].

Применение корреляционно-регрессионного анализа в исследованиях по проблемам нефтегазового комплекса рассмотрено в работах Колпакова А.Ю. [15], Wang Kun, Liu Hefei [16] и многих других.

В частности, в работе Ван К. и Лю Х. анализируются факторы, влияющие на будущую цену сырой нефти, и проводится количественный анализ корреляции между индексом доллара США, запасами сырой нефти, спотовой ценой на сырую нефть, обменным курсом доллара США и будущей ценой на сырую нефть, а также рассматривается множественная линейная регрессионная модель.

Экономика и управление в отраслях и сферах деятельности

При этом ощущается недостаток исследований в моделировании эффективности использования инвестиционных ресурсов нефтяной компании, что и актуализирует тематику исследования, затронутую в данной статье.

Методика исследования. В рамках исследования предложен методический подход применения корреляционно-регрессионного анализа для моделирования эффективности использования инвестиционных ресурсов нефтяной компании.

Эффективность использования инвестиционных ресурсов нефтяной компаний предлагается оценивать чеоез интегральный показатель: А

?=1

(1)

где 1э. - темп изменения ьго единичного показателя эффективности использования инвестиционных ресурсов нефтяной компаний;

di - весовой коэффициент значимости ьго показателя;

п - общее число единичных показателей эффективности использования инвестиционных ресурсов нефтяной компаний [17].

Предлагаемые показатели для модели корреляционно-регрессионного анализа эффективности использования инвестиционных ресурсов нефтяной компаний представлены в таблице 1.

Таблица 1. Показатели для моделей корреляционно-регрессионного анализа эффективности использования инвестиционных ресурсов нефтяной компаний

Обозначение Наименование показателя

У1 Выручка от реализации продукции

У2 Чистая прибыль

У3 Прибыль от реализации (продаж)

У4 Рентабельность продаж, %

X(I) Интегральный показатель эффективности формирования и использования инвестиционных ресурсов нефтяной компаний

Основные этапы построения корреляционно-регрессионных моделей приведены на рисунке.

На первоначальном этапе рассчитываются коэффициенты парной корреляции между показателями.

Коэффициент корреляции измеряется по шкале Чеддока, которая варьируется от + 1 до 0 и -1. Полная корреляция между двумя переменными выражается либо + 1, либо -1. Когда обе переменные увеличиваются - корреляция положительная; когда одна умень-

Economics and management in the industries and areas of activity

шается, а другая увеличивается корелляция отрицательна. Значение 0 - это полное отсутствие корреляции [20].

8. Расчет коэффициента эластичности между Yi и X

Рисунок. Этапы построения корреляционно-регрессионных моделей

Коэффициент парной корреляции определяется: (2)

y¡[(x - XУ

*2Чу-У)\

где у - зависимая переменная (результативный признак);

х - независимая, объясняющая перемен-ная^ризнак-фактор);

х- - среднее значение переменной величины;

У] - среднее значение зависимой переменной.

Оценка значимости коэффициента корреляции производится с помощью /-критерия Стьюдента по формуле:

(3)

где п - количество факторов в модели; г - коэффициент парной корреляции.

Если (на6я > tкp{a, к = п - 2), то полученное значение коэффициента корреляции призна- 1 ется значимым. с

При высоком уровне корреляции большие значения Y сопровождаются большими зна- д чениями X (произведения отклонений преи- с мущественно дают положительные значе- н ния). Аналогично, если наблюдается тенден- г ция соответствия большим значениям У з малых значений X, то результат дает отрицательную корреляцию. При слабо выраженной е зависимости корреляция близка к нулю.

Далее проводится регрессионный анализ между Yi и X и определяются параметры регрессионных однофакторных моделей между У и X [21]. г

Качество уравнения регрессии оценива- ф ется с помощью коэффициента детерминации [22]: г

Хи-х.Г 2>;

Я3 = 1 - ---— = 1--. (4) с

I /

Чем R2 ближе к единице, тем лучше.

Значимость уравнения регрессии оценива- н ется с помощью Б-критерия Фишера [22]:

г- _

набл _ гл ' /с \ I

иост У ' н

где Dфaкт - факторная дисперсия;

D - остаточная дисперсия в расчете на Д

одну степень свободы. б

л

Таблица 2. Значения парного коэффициента корреляции

Экономика и управление в отраслях и сферах деятельности

Если F , > F ,, уравнение регрессии счи-

набл табл3 1 1 1

тается статистически значимым, в противном случае - статистически незначимым.

¿-критерий Стьюдента позволяет оценить достоверность коэффициентов регрессии, сравнивая вычисленное значение с табличным значением, определенным при п-2 степенях свободы и соответствующем уровне значимости а.

Коэффициент эластичности рассчитывается для характеристики относительной силы влияния X на У по формуле [22]:

(6)

_ у У

где х] - среднее значение соответствующего факторного признака;

У - среднее значение результативного признака;

а. - коэффициент регрессии при соответствующем факторном признаке.

Коэффициент эластичности показывает, на сколько процентов в среднем изменится значение результативного признака при изменении соответствующего факторного признака на 1 %.

Апробация методики. Реализация предложенной методики выполнена на примере нефтяной компании ПАО «Газпром нефть». Для определения взаимосвязи показателей был рассчитан парный коэффициент корреляции (табл. 2).

Показатель Х (интегральный коэффициент эффективности использования инвестиционных ресурсов)

Выручка от реализации продукции, млрд руб. (У1) -0,30

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Чистая прибыль, млн руб. (У2) 0,34

Прибыль от реализации (продаж), млн руб. (У3) 0,57

Рентабельность продаж, % (У4) 0,53

С учетом шкалы Чеддока выберем те факторы, по которым наблюдается заметная связь [23]. Это факторы У1, У2, У3, У4.

Рассмотрим гипотезу о наличии предполагаемой связи между следующими факторами:

1) коэффициент корреляции между У4 и Х составил 0,53;

2) коэффициент корреляции между У3 и Х составил 0,57;

3) коэффициент корреляции между чистой прибылью (У2) и интегральным показателем эффективности использования инвестицион-

ECONOMIC SCIENCE_

EcONOMiCS AND MANAGEMENT iN THE iNDUSTRiES AND AREAS OF ACTiViTY

ных ресурсов (Х) (коэффициент корреляции) составил 0,34;

4) коэффициент корреляции между выручкой от реализации продукции (У1) и интегральным показателем эффективности использования инвестиционных ресурсов (Х) составил -0,30.

Используя инструмент «Регрессия» -Пакет «Анализ данных» - MS Excel, получим следующее:

1. Коэффициент корреляции между У4 и Х составил 0,53.

Факторами, подтверждающими значимость уравнения, являются:

- коэффициент детерминации R-квадрат, но его значение для исследуемой зависимости составило 0,28, что характеризует низкую степень аппроксимации наблюдаемого явления;

- коэффициент детерминации найденной регрессионной связи является незначимым, так как F-критерий Фишера 1,56 не входит в критический интервал (6,6; +оо);

- /-критерий Стьюдента меньше p-значения, следовательно, фактор не значим.

Предполагаемая зависимость между Y4 и X статистически не значима.

2. Коэффициент корреляции между прибылью от реализации (У3) и интегральным показателем эффективности использования инвестиционных ресурсов (Х) составил 0,57.

Факторами, подтверждающими значимость уравнения, являются:

- коэффициент детерминации R-квадрат, но его значение для исследуемой зависимости составило 0,32, что характеризует низкую степень аппроксимации наблюдаемого явления;

- стандартная ошибка, имеющая высокое значение 25915,97, показывает, насколько в среднем оценка некоторой величины отличается от действительного значения этой величины;

- /-критерий Стьюдента меньше p-значения, следовательно, фактор не значим.

Предполагаемая зависимость между Y3 и X статистически не значима.

3. Коэффициент корреляции между чистой прибылью (У2) и интегральным показателем

эффективности использования инвестиционных ресурсов (Х) составил 0,34.

Взаимосвязь между чистой прибылью и интегральным показателем эффективности использования инвестиционных ресурсов выглядит следующим образом:

Y4= 70195,52+21133,95*Х.

Существенность уравнения подтверждается следующими факторами:

- коэффициент детерминации R-квадрат равен 0,81, что свидетельствует о высокой степени значимости исследуемой взаимосвязи;

- коэффициент детерминации является значимым, так как F-критерий Фишера 0,53 попадает в критический интервал (0,48;

+оо);

- /-критерий Стьюдента больше р-значения, следовательно, фактор значим.

При помощи функции СРЗНАЧ рассчитаем средние значения выборок х и у:

X = 1,53, и У = 102441

Тогда Эх = 21133,95*1,53/102441*100% = 31,56%.

Изменение интегрального показателя эффективности использования инвестиционных ресурсов на 1 % приводит к изменению чистой прибыли на 31,56 %.

4. Коэффициент корреляции между выручкой от реализации (У1) и интегральным показателем эффективности использования инвестиционных ресурсов (Х) составил -0,3.

Существенность уравнения подтверждается следующими факторами:

- коэффициент детерминации R-квадрат, но его значение для исследуемой зависимости составило 0,09, что свидетельствует о низкой степени значимости исследуемой взаимосвязи;

- стандартная ошибка, имеющая высокое значение 375952,4, показывает, насколько в среднем оценка некоторой величины отличается от действительного значения этой величины;

- /-критерия Стьюдента меньше р-значения, следовательно, фактор не значим.

Предполагаемая зависимость между Y1 и X статистически не значима.

Для обеспечения высокой эффективности использования инвестиционных ресурсов рассматриваемой компании предлагается:

1) увеличить долю собственных средств в структуре источников до 0,5 (50 %) за счет увеличения чистой прибыли;

2) увеличить выручку на величину не меньшую, чем прирост инвестиций в 2019 г. (не менее чем на 32,6 %);

3) увеличить чистую прибыль на величину не менее, чем в 2 раза.

Выводы

1. Предложено для оценки эффективности использования инвестиционных ресурсов нефтяной компаний применять корреляционно-регрессионные зависимости между интегральным показателем эффективности использования инвестиционных ресурсов и показателями эффективности деятельности нефтяной компаний.

Экономика и управление в отраслях и сферах деятельности

2. Результаты корреляционно-регрессионного анализа свидетельствуют о наличии умеренной связи между интегральным показателем эффективности использования инвестиционных ресурсов (Х) и чистой прибылью компании (У2). Наличие связей между интегральным показателем эффективности использования инвестиционных ресурсов (Х) и выручкой от реализации продукции (У1), прибылью реализации (продаж) (У3) и рентабельностью продаж (У4) не выявлено.

3. При реализации предложенных мероприятий по повышению эффективности использования инвестиционных ресурсов предприятия удалось бы сохранить значения интегрального показателя эффективности использования инвестиционных ресурсов нефтяной компании в 2020 г. на высоком уровне (не ниже 2019 г.).

Список литературы

1. Низамова Г.З., Гайфуллина М.М. Оценка влияния закупочной логистики на эффективность деятельности предприятия // Экономика и управление. - 2020. - № 2. -C. 105-111.

2. Anderson W.H.L. Corporate finance and fixed investment: An econometric study. -Boston: Harvard Business School, 1964.

3. Baumol W.J. Economic dynamics: An introduction (2nd ed.). - New York: Macmillan Company, 1959.

4. Brainard W.C., & Tobin J. Pitfall in financial-model building // American Economic Review. - 1968. - № 58. - Р. 99-122.

5. Davis B.E., Caccappolo G.C., Chaudry M.A. An econometric planning model for American Telephone and Telegraph Compan // The Bell Journal of Economics and Management Science 4 (Spring 1973). - 1973. - Р. 29-56.

6. Naylor T.H. (Ed.) Simulation models in corporate planning. - New York: Praeger Publishing Company, 1979.

7. Peterson P.P. A re-examination of seemingly unrelated regressions methodology applied to estimation of financial relationship //

Journal of Financial Research 3(Fall). - 1980. - P. 297-308.

8. Amendola A., Giordano F., Parrella M.L., Restaino M. Variable selection in high-dimensional regression: a nonparametric procedure for business failure prediction // Applied Stochastic Models in Business and Industry. - 2017. - № 33 (4). - P. 355-368. https://doi.org/10.1002/asmb.2240.

9. Lee C.F., Chen H.Y., Lee J. Econometric Approach to Financial Analysis, Planning, and Forecasting // Financial Econometrics, Mathematics and Statistics. Springer. - New York, NY, 2019. https://doi.org/10.1007/978-1-4939-9429-8_5

10. Lee C.-F., Liang W.-L., Lin F.-L. & Yang Y. Applications of simultaneous equations in finance research: Methods and empirical results // Review of Quantitative Finance and Accounting. - 2016. - № 47 (4). - P. 943-971.

11. Burenina I., Evtushenko E., Kotov D., Battalova A.,Gaifullina M., Gamilova D. Integral Assessment of the Development of Russia's Chemical Industry // Journal of Environmental Management and Tourism. -2017. - Vol. VIII. Issue 5 (21). - P. 1075-1085.

EcONOMiCS AND MANAGEMENT iN THE iNDUSTRiES AND AREAS OF ACTiViTY

DOI : http://dx.doi.org/10.14505/jemt. и

v8.5(21).11 м

12. Gajfullina M.M., Nizamova G.Z., с Musina D.R., Alexandrova O.A. Formation of н strategy of effective management of fixed production assets of oil company // Advances in I Economics, Business and Management U Research. - 2017. - Vol. 38. - P. 185-190. DOI https://doi.org/10.2991/ttiess-17.2017.32. с

13. Nizamova G.Z., Gayfullina M.M., A Musina D.R., Tumanova A.Yu., Battalova A.A. № Development of a risk assessment methodology for the implementation of investment projects of e a construction organization // IOP Conference t Series: Materials Science and Engineering, S Volume 880, International Scientific Conference 3 "Investments. Construction. Real estate: new technologies and targeted development О priorities-2020", 23-24 April. - Irkutsk, Russian с Federation, 2020. - Vol. 880. - № 01211. р doi:10.1088/1757-899X/880/1/012111. д

14. Гайфуллина М.М., Маков В.М. Оценка развития нефтеперерабатывающего сектора Российской Федерации // Нефтегазовое дело.

- 2016. - № 16-4. - С. 208-214. E

15. Колпаков А.Ю. Моделирование инве- l стиций в нефтедобывающем секторе России I // Проблемы прогнозирования. - 2019. - № 6. -

- С. 73-82.

16. Wang Kun, Liu Hefei. Regression f analysis of influencing factors on the future B price of crude oil / 2016 3rd International Conference on Modern Economic Technology i: and Management. Research on Modern Higher C Education 2, March. 2017, 01015. DOI: 10.24104/rmhe/2017.02.01015. f

17. Гайфуллина М.М., Низамова Г.З., Б Маков В.М. Формирование стратегии эффективного управления человеческими ресур- M сами нефтяной компании // Нефтяное хозяй- A ство. - 2018. - № 4. - С. 8-11. T

18. Низамова Г.З., Гайфуллина М.М., S Бакулина Д.С. Оценка влияния факторов на эффективность инвестиционной деятельно- c сти нефтяной компании // Евразийский юри- I дический журнал. - 2018. - № 10. - С. 460461. s

19. Низамова Г.З., Гайфуллина М.М. a Сценарный подход к оценке эффективности

инвестиционного проекта строительства магистрального нефтепровода // Проблемы сбора, подготовки и транспорта нефти и нефтепродуктов. - 2019. - № 1. - С. 96-107.

20. Statistics at Square One. Ninth Edition T D V Swinscow. Revised by M J Campbell, University of Southampton, 1997.

21. Telser L.G. Iterative estimation of a set of linear regression equations // Journal of the American Statistical Association. - 1964. -№ 59. - Р. 845-862.

22. Zellner A. An efficient method of estimating seemingly unrelated regression and tests for aggregation bias // Journal of American Statistical Association. - 1962. - № 57. - Р. 348368.

23. Гайфуллина М.М., Низамова Г.З. Оценка стратегических направлений инвестирования нефтяной компании в нефтеперерабатывающем сегменте // Нефтегазовое дело. - 2019. - № 3. - С. 126-133.

References

1. Nizamova G.Z., Gayfullina M.M. Evaluation of the impact of procurement logistics on the efficiency of the enterprise // Economics and Management. - 2020. - No. - 2. - P. 105-111.