CC BY
17
ФИНАНСЫ, ДЕНЕЖНОЕ ОБРАЩЕНИЕ И КРЕДИТ: ТЕОРИЯ, МЕТОДОЛОГИЯ И ИНСТРУМЕНТЫ УПРАВЛЕНИЯ
DOI: 10.24143/2073-5537-2021-3-117-124 УДК 336
ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ ДЕТЕРМИНАНТ НА СТОИМОСТЬ КОМПАНИЙ ДОБЫВАЮЩЕЙ И ОБРАБАТЫВАЮЩЕЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ
Т. В. Котова1, Е. В. Черникина2, Ю. А. Гладышева2
1 Астраханский государственный технический университет,
Астрахань, Российская Федерация
2 Российский государственный гуманитарный университет,
Москва, Российская Федерация
Представлены результаты исследования оценки детерминант стоимости компаний с государственным участием добывающей и обрабатывающей промышленности, которая является конкурентоспособным и инвестиционно привлекательным сегментом экономики с высоким экспортным потенциалом. Исследуется влияние на стоимость компаний финансовых и нефинансовых факторов: рентабельность активов, рентабельность собственного капитала, рентабельность инвестированного капитала, леверидж, доход на акцию, дивиденды на акцию, размер компании, возраст компании, доля основных средств. Проверяется гипотеза о том, что отобранные детерминанты являются значимыми и оказывают влияние на стоимость компаний с государственным участием исследуемой отрасли экономики. Проведен регрессионный анализ для выявления связи и оценки влияния отобранных детерминант на стоимость компаний с государственным участием, протестированы факторы на основе эконометрических моделей. Анализ основан на данных публичной отчетности компаний добывающей и обрабатывающей промышленности. Выборка включает данные по компаниям за 2010-2019 гг. Выбраны компании с государственным участием и отраслевой принадлежностью; сформирована база показателей финансовой отчетности отобранных компаний; рассчитаны финансовые показатели-факторы; определена взаимосвязь факторов с результирующим показателем; представлены результаты. Сделан вывод, что детерминанты «доход на акцию» и «чистый оборотный капитал» статистически значимы и оказывают влияние на стоимость компаний исследуемой отрасли.
Ключевые слова: рыночная стоимость компании, детерминанты стоимости, компании с государственным участием, добывающая и обрабатывающая промышленность, финансовые и нефинансовые факторы, корреляционно-регрессионный анализ, многофакторный анализ.
Для цитирования: Котова Т. В., Черникина Е. В., Гладышева Ю. А. Оценка влияния детерминант на стоимость компаний добывающей и обрабатывающей промышленности // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Экономика. 2021. № 3. С. 117-124. DOI: 10.24143/2073-5537-2021-3-117-124.
Введение
Добывающая и обрабатывающая промышленность является конкурентоспособным и инвестиционно привлекательным сегментом экономики с высоким экспортным потенциалом, охватывает систему предприятий, которые занимаются освоением месторождений, бурением скважин, добычей и переработкой сырья. От развития добывающей и обрабатывающей промышленности прежде всего зависит экономическое положение государства, энергетическая безопасность страны, ее долгосрочная стратегия в сфере геополитики и экономики, достижение национальных целей развития.
В современных условиях руководители постепенно осознают важность показателя стоимости компании, управления стоимостью компании, стремятся направлять все усилия на ее максимизацию, поскольку эффективное управление компанией обеспечивает рост стоимости предприятия, что является одной из основных стратегических целей менеджмента.
Социально-экономические изменения, происходящие в стране, требуют дальнейшего развития методологии оценки стоимости компаний и эффективности управления. Актуальным становится развитие методов выявления детерминант (факторов), влияющих на стоимость компаний с государственным участием (КГУ).
На основе исследования работ российских и зарубежных авторов было установлено, что несмотря на значительное число эмпирических исследований в отношении детерминант стоимости компаний, часто демонстрируются противоположные результаты. Эти различия объясняются как внутренними особенностями компаний (возраст, отрасль, вид деятельности), так и внешними условиями их функционирования (страновые риски, политическая ситуация, экономическая конъюнктура и др.). В связи с этим возникает необходимость проведения эмпирического исследования российских компаний с целью выявления детерминант формирования их рыночной стоимости.
Цель настоящего исследования - оценить влияние детерминант на стоимость российских компаний с государственным участием.
Задачи исследования:
— определить влияющие на формирование стоимости компаний детерминанты (факторы);
— построить модель на основе выявленных детерминант российских компаний.
Особенность российской экономики - значительная роль государственного присутствия
в бизнесе в самых разных формах.
Цель участия государства в бизнес-процессах и отношениях собственности связана с пополнением бюджета государства, участием в управлении акционерными обществами (АО).
Государство в Российской Федерации выступает в качестве одного из собственников компании или напрямую - через владение контрольным пакетом акций, или косвенно - через владение пакетами акций зависимыми компаниями, институтами и субъектами РФ. Такого рода участие государства в собственности частных компаний обусловило особенности управления государственной собственностью в бизнесе.
Выбор детерминант и характеристика модели
Определение стоимости компании является крайне важной задачей в сфере корпоративного управления, которая позволяет оценить положение фирмы на рынке среди конкурентов. Проведя оценку стоимости компании, рассчитав ее стоимость, можно определить факторы, которые воздействуют на стоимость сильнее всего.
Неспособность компаний изменять показатель стоимости вынуждает их искать такие факторы (детерминанты), посредством воздействия на которые станет возможным управление стоимостью компании.
С позиции концепции управления стоимостью компании наращивание стоимости является главной стратегической целью компании и принимаются только те управленческие решения, которые позволяют добиться ее максимизации. Стоимость компании - это «...интегральная оценка, адекватно отображающая экономическую эффективность компании, ее финансовое благополучие и перспективные ожидания» [1, с. 9].
В настоящее время исследования ключевых детерминант, которые влияют на стоимость компании, являются определяющими в ее повышении. Необходимость анализа детерминант вызвана тем, что компания не может работать непосредственно с показателем стоимости, поэтому осуществляет поиск тех детерминант, на которые может повлиять. «Однако, чтобы факторами стоимости можно было пользоваться, надо установить их соподчиненность, определить, какой из них оказывает наибольшее воздействие на стоимость, и возложить ответственность за этот параметр на конкретных сотрудников, участвующих в достижении целей компании» [1, с. 40].
Проведенный обзор эмпирических исследований свидетельствует, что при анализе российских и зарубежных источников авторы разделяют факторы стоимости компании на 2 группы:
1. Внешние факторы, не зависящие от самой компании (факторы развития страны, региона, отрасли);
2. Внутренние факторы, которые связаны с отраслевой спецификой компании и отражают деятельность предприятия. Они влияют на формирование стоимости и отражают финансово-хозяйственное состояние компании.
Комплексно оценить состояние компании можно благодаря «...соединению финансовых (характеризующих достижения организации в прошлом) и нефинансовых (факторов будущих успехов) показателей» [2, с. 71].
На основе анализа теоретических и практических зарубежных и российских исследований [3-8] были отобраны 9 детерминант финансовой и нефинансовой группы: рентабельность активов (ROA), рентабельность собственного капитала (ROE), рентабельность инвестированного капитала (ROIC), леверидж (Lev), доход на акцию (EPS), дивиденды на акцию (Div), размер компании (натуральный логарифм выручки компании, LnS), возраст (Age), доля основных средств (ShFA).
Вышеперечисленные детерминанты отражают результаты финансовых и инвестиционных решений компаний и связаны с операционной и стратегической эффективностью деятельности компании. Дополнительно включен фактор - чистый оборотный капитал (NWC), поскольку данный показатель рассматривается в контексте краткосрочной ликвидности и операционной эффективности компаний и в анализируемом периоде не всегда принимает положительное значение у рассматриваемых компаний. Данные детерминанты тестировались в ходе проведенного исследования. Гипотеза исследования заключается в том, что все детерминанты являются значимыми и оказывают влияние на стоимость КГУ исследуемой отрасли экономики.
Аналитическая база данных сформирована в соответствии с этапами исследования (рис. 1).
1 этап
Отбор и группировка компаний в соответствии с отраслевой принадлежностью
2 этап
3 этап
4 этап
5 этап
Формирование базы данных показателей финансовой отчетности отобранных компаний с государственным участием
Расчет финансовых показателей (детерминант стоимости) выбранных компаний
Выявление влияния детерминант (факторов) на МС (акционерный капитал по рыночной (не балансовой) оценке) КГУ (зависимая переменная) на основе применения корреляционного анализа
Отбор значимых корреляций и построение регрессионной модели
Рис. 1. Этапы проведения исследования
В соответствии с целью исследования были проанализированы следующие КГУ, участвующие в формировании индекса ПАО «Московская биржа» MOEX SCI: ПАО «Газпром», ПАО «Газпром нефть», ПАО «НК «Роснефть», ПАО «Татнефть» имени В. Д. Шашина», ПАО АК «АЛРОСА» за период 2010-2019 гг. Отрасли, в которых функционируют данные компании, бюджетообразующие, материалоемкие, уникальность отраслевого сектора следует учитывать, т. к. реализуемая финансовая политика, финансовые результаты данных компаний формируются под влиянием разных факторов.
В последнее время многие крупные российские компании переходят на концепцию управления компанией, основанной на стоимостном подходе (Value-Based Management), направленную на рост благосостояния собственников компании. Источники данных в целях расчета рыночной стоимости компаний - данные о котировках Московской биржи, источники данных для расчета детерминант стоимости - данные финансовой отчетности компаний по международным стандартам финансовой отчетности.
Согласно следующему этапу проводимого исследования на основе данных о котировке акций и их количестве за период с 2010 по 2019 г. произвели расчет стоимости (рыночной капитализации) компаний.
С целью создания более точной модели взаимосвязи стоимости компании с исследуемыми детерминантами были отобраны те детерминанты, где связь высокая и очень сильная. При наличии взаимосвязи изменение значений одного параметра (или нескольких) приведет к определенному закономерному изменению другого параметра.
Основным этапом проводимого исследования является описание модели взаимосвязи стоимости компании и ее детерминант. Для этого по ряду компаний исследуемой отрасли провели регрессионный анализ и получили уравнение многофакторной линейной регрессии [9]:
Y = а + 61X1 + Ь2х2 + ... + Ькхк + е,
где Y - стоимость компании; x1, х2, xk - детерминанты стоимости; Ь1, Ь2, bk - стандартизированные коэффициенты регрессии; k - число факторов; е - величина случайной ошибки, включающая влияние неучтенных в модели факторов и погрешности исходных данных.
Основной целью корреляционного анализа является выявление и оценка связи как таковой, регрессионный анализ устанавливает форму связи, а также степень зависимости между переменными. С помощью множественной регрессии можно определить наиболее важные факторы, влияющие на зависимую переменную, - в нашем случае это стоимость компании.
Динамика стоимости КГУ с учетом рыночной стоимости, рассчитанной на базе котировок
ПАО «НК «Роснефть»
ПАО «Татнефть» имени В. Д. Шашина»
ПАО «Газпром» ПАО «Газпром нефть» АК «АЛРОСА» (ПАО)
Год
Рис. 2. Динамика стоимости КГУ добывающей и обрабатывающей промышленности
с 2010-2019 гг. [10-14]
Согласно рис. 2 стоимость компаний ПАО «Газпром» и ПАО «НК «Роснефть» существенно отличается от остальных рассматриваемых компаний в связи с их масштабом. Несмотря на кризисные 2013, 2014 и 2017 гг., стоимость акций рассматриваемых компаний неуклонно увеличивалась.
На основе анализа детерминант, выявления корреляционных зависимостей и проверки на мультиколлинеарность методом инфляционных факторов в среде Gretl было установлено, что детерминанты «размер», ROIC, ROA, ROE мультиколлинеарны (VIF > 10), соответственно, не включаются в модель. В модель включены факторы: Age, EPS, Div, Lev, NWC.
Метод наименьших квадратов (МНК-оценка) исходной регрессии выявили значимость следующих детерминант: EPS, NWC (для значимости на уровне а = 0,05) и Lev (для значимости на уровне а = 0,1) (рис. 3). Таким образом, взаимосвязь будет описана следующим уравнением:
Y = a + b1 EPS + b2 Lev + b3 NWC + e.
акций на ПАО «Московская биржа», представлена на рис. 2.
Млн руб.
7 000 000
6 000 000 5 000 000 4 000 000 3 000 000 2 000 000 1 000 000 0
2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
Рис. 3. Диаграмма рассеяния детерминант леверидж (Lev), доход на акцию (EPS), чистый оборотный капитал (NWC) по компаниям добывающей и обрабатывающей промышленности [10-14]
Для оценки влияния детерминант на показатель стоимости компаний построим уравнение многофакторной регрессии, при этом сравним две модели: модель, построенную объединенным (pooled) методом наименьших квадратов, и модель с фиксированными эффектами, которая учитывает индивидуальные характеристики исходных данных (табл.).
Статистические показатели значений отдельных факторов в моделях
Объединенный метод Модель с фиксированными Модель с фиксированными
н наименьших квадратов эффектами 1 эффектами 2
Детерминан Коэффициент Стандартная ошибка Р-значение Коэффициент Стандартная ошибка Р-значение Коэффициент Стандартная ошибка Р-значение
Lev 1,27301e + 06 310 142 0,0002 155 236 96 878,9 0,1843 - - -
EPS 34 439,1 7 010,03 < 0,0001 21 656,4 1 566,49 0,0002 21 191,0 869,974 < 0,0001
NWC 0,00214120 0,000249557 < 0,0001 -0,000382317 1,08381e - 05 < 0,0001 -0,000391297 3,48660e - 06 < 0,0001
Constant -939 408 352 690 0,0106 1,03376e + 06 127 126 0,0012 1,18511e + 06 32 082,5 < 0,0001
Модель, полученная объединенным (pooled) методом наименьших квадратов, с учетом полученных данных демонстрирует функциональную зависимость стоимости компании от исследуемых детерминант, представленную в виде линейного уравнения (с поправкой на гетеро-скедастичность):
Y = -939 408 + 0,00214 ■ NWC + 34 439,1 ■ EPS + 1 273 010 ■ Lev.
Для оценки влияния переменных, включенных в модель, на стоимость компаний проведен многофакторный анализ.
Применение объединенного метода наименьших квадратов проиллюстрировало: коэффициент множественной корреляции равен 0,83, что свидетельствует об адекватности модели и точности уравнения регрессии. Коэффициент детерминации составил 0,697, или 69,7 %, т. е. расчетные параметры модели на 69,7 % объясняют зависимость между изучаемыми параметрами, а оставшиеся 30,3 % - действие других факторов.
С помощью среднего (общего) коэффициента эластичности определена сила влияния каждого фактора на результат. Изменение стоимости компании при изменении показателя детерминанты на 1 % определили с помощью коэффициента эластичности каждой из детерминант в модели:
Кэ1 = -0,20 (NWC);
Кэ2 = 0,50 (EPS);
Кэ2 = 0,29 (Lev).
Полученные результаты свидетельствуют, что доход на акцию, леверидж и чистый оборотный капитал оказывают влияние на стоимость компании. Согласно коэффициенту эластичности на 0,20 % уменьшается стоимость компании с изменением на 1 % от анализируемого показателя NWC. Повышение на 1 % уровня левериджа компании и дохода на акцию положительно отражается на стоимости компаний, незначительно повышая их стоимость. В модель 2 (табл.) были включены 2 фактора, поскольку фактор Lev оказался незначим для модели с фиксированными эффектами.
Построенные модели с фиксированными эффектами принимают вид:
Модель 1: Y = 1 033 760 - 0,000382 • NWC + 155 236 • Lev + 21 656,4 • EPS;
Модель 2: Y = 1 185 110 - 0,000391 • NWC + 21 191,0 • EPS.
Коэффициенты детерминации составили 0,875 и 0,874 соответственно, что указывает на высокую объясняющую способность выбранной модели для описания исследуемой взаимосвязи.
Полученные результаты теста и диагностики панельной модели продемонстрировали низкие p-значения, которые указывают на слабую нулевую гипотезу об адекватности объединенной модели панельных данных, отдавая преимущество модели с фиксированными эффектами, также на выбор модели с фиксированными эффектами указал тест Хаусмана. Модель 2 содержит наиболее значимые регрессоры.
Заключение
Проведенное исследование на примере компаний добывающей и обрабатывающей промышленности позволило установить связь и зависимость между достигнутыми результатами и использованными ресурсами.
Результаты проведенного многофакторного анализа не позволяют сделать однозначно положительных выводов относительно сформулированной гипотезы. По причине мультиколлине-арности детерминанты «размер», ROIC, ROA, ROE не были включены в модель, статистически незначимыми оказались детерминанты Age, Div. На стоимость компаний с государственным участием исследуемой отрасли оказывают влияние детерминанты «доход на акцию», «чистый оборотный капитал».
Практическая значимость исследования состоит в том, что определение зависимости стоимости компании на основе факторов (детерминант) может быть использовано при оценке стоимости компаний с государственным управлением.
СПИСОК ЛИТЕРА ТУРЫ
1. Рожковский А. Л. Концепция управления стоимостью компании. Теория, методология и практика в свете современных тенденций организационного дизайна: моногр. М.: Инфра-М, 2018. 277 с.
2. Чернышева Ю. Г. Анализ и диагностика финансово-хозяйственной деятельности предприятия (организации). М.: Инфра-М, 2021. 421 с.
3. Olsen E., Plaschke F., Stelter D. Spotlight on Growth: The Role of Growth in Achieving Superior Value Creation. Value Creators Report, The Boston Consulting Group, 2006. 63 p.
4. Sudiani N. K. A., Wiksuana I. G. B. Capital Structure, Investment Opportunity Set, Dividend Policy and Profitability as a Firm Value Determinants // Rjoas. 2018. N. 9 (81). P. 259-267.
5. SafiuUin M. R., Ankudinov A. B., Lebedev O. V. Research into the motives and factors of investment activities of enterprises // Studies on Russian Economic Development. 2013. Vol. 24. N. 4. P. 385-393.
6. Ивашковская И. В., Кукина Е. Б. Детерминанты экономической прибыли крупных российских компаний // Корпоратив. финансы. 2009. № 4. С. 18-33. URL: https://cfjournal.hse.ru/article/ view/1649/2367 (дата обращения: 15.10.2020).
7. Awan A. G., Amin M. S. Determinants of capital structure // European Journal of Accounting Auditing and Finance Research. 2014. Vol. 2. N. 9. P. 22-41.
8. Malighetti P., Meoli M., Paleari S., Redondi R. Value Determinants in the Aviation Industry // Transportation Research. Part E: Logistics and Transportation Review. 2011. Vol. 47. N. 3. P. 359-370.
9. Орлова Е. В. Эконометрическая методология исследования систем. М.: Инфра-М, 2019. 216 с.
10. Финансовая отчетность по МСФО ПАО «Газпром» за 2010-2019 гг. URL: https://www.gazprom.ru/investors/disclosure/ (дата обращения: 12.09.2020).
11. Финансовая отчетность по МСФО ПАО «НК «Роснефть» за 2010-2019 гг. URL: https://www.rosneft.ru/Investors/information/ (дата обращения: 17.09.2020).
12. Финансовая отчетность по МСФО ПАО «Газпром нефть» за 2010-2019 гг. URL: https://ir.gazprom-neft.ru/reports-and-results/financial-results/ (дата обращения: 17.09.2020).
13. Финансовая отчетность по МСФО ПАО «Татнефть» имени В. Д. Шашина» за 2010-2019 гг. URL: https://www.tatneft.ru/aktsioneram-i-investoram (дата обращения: 17.09.2020).
14. Финансовая отчетность по МСФО ПАО АК «АЛРОСА» за 2010-2019 гг. URL: http://www.alrosa.ru/documents/финансовые-результаты/#2020 (дата обращения: 15.09.2020).
Статья поступила в редакцию 11.06.2021
ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ
Татьяна Владимировна Котова — канд. экон. наук, доцент; доцент кафедры финансов и учета; Астраханский государственный технический университет; Россия, 414056, Астрахань; kotova-tatyana@yandex.ru.
Елена Владимировна Черникина — канд. экон. наук; доцент кафедры финансов и кредита; Российский государственный гуманитарный университет; Россия, 125993, Москва; elvchemikina@gmail.com.
Юлия Александровна Гладышева — магистрант кафедры финансов и кредита; Российский государственный гуманитарный университет; Россия, 125993, Москва; gladysheva_ulia@mail.ru.
ASSESSING IMPACT OF DETERMINANTS ON ENTERPRISE VALUE IN PRODUCING AND PROCESSING INDUSTRIES
T. V. Kotova1, E. V. Chernikina2, Yu. A. Gladysheva2
1 Astrakhan State Technical University, Astrakhan, Russian Federation
2Russian State University of Humanities, Moscow, Russian Federation
Abstract. The article is devoted to studying the evaluation of the determinant factors of the value of state-owned companies, which present the competitive and investment-attractive segment of the economy with high export potential. There are considered the applied aspects of the problem and the influence of financial and non-financial factors on the value of companies, such as: return on assets, return on equity, return on invested capital, leverage, earnings per share, dividends per share, company size, company age, share of fixed assets. The research hypothesis that the selected determinants are significant and affect the value of companies with state participation are examined. The analysis is based on data from public reports of Russian producing and processing companies. The sample includes the data for 2010-2019. Companies with state participation and industry affiliation were selected; a database of indicators of financial statements of selected companies was formed; the financial indicators-factors have been calculated; the relationship of factors with the resulting indicator is determined. It has been inferred that the determinants "earnings per share" and "net working capital" are statistically significant and have an impact on the enterprise value in the industry under study.
Key words: market value of the company, determinants of value, state-owned companies, producing and processing industries, financial and non-financial factors, correlation analysis, regression analysis, multifactorial analysis.
For citation: Kotova T. V., Chernikina E. V., Gladysheva Yu. A. Assessing impact of determinants on enterprise value in producing and processing industries. Vestnik of Astrakhan State Technical University. Series: Economics. 2021;3:117-124. (In Russ.) DOI: 10.24143/2073-5537-20213-117-124.
REFERENCES
1. Rozhkovskii A. L. Kontseptsiia upravleniia stoimost'iu kompanii. Teoriia, metodologiia i praktika v svete sovremennykh tendentsii organizatsionnogo dizaina: monografiia [Concept of enterprise value management. Theory, methodology and practice in light of modern trends in organizational design: monograph]. Moscow, Infra-M Publ., 2018. 277 p.
2. Chernysheva Iu. G. Analiz i diagnostika finansovo-khoziaistvennoi deiatel'nosti predpriiatiia (organi-zatsii) [Analysis and diagnostics of financial and economic activities of enterprise (organization)]. Moscow, Infra-M Publ., 2021. 421 p.
3. Olsen E., Plaschke F., Stelter D. Spotlight on Growth: The Role of Growth in Achieving Superior Value Creation. Value Creators Report, The Boston Consulting Group, 2006. 63 p.
4. Sudiani N. K. A., Wiksuana I. G. B. Capital Structure, Investment Opportunity Set, Dividend Policy and Profitability as a Firm Value Determinants. Rjoas, 2018, no. 9 (81), pp. 259-267.
5. Safiullin M. R., Ankudinov A. B., Lebedev O. V. Research into the motives and factors of investment activities of enterprises. Studies on Russian Economic Development, 2013, vol. 24, no. 4, pp. 385-393.
6. Ivashkovskaia I. V., Kukina E. B. Determinanty ekonomicheskoi pribyli krupnykh rossiiskikh kompanii [Determinants of economic profit of large Russian companies]. Korporativnye finansy, 2009, no. 4, pp. 18-33. Available at: https://cfjournal.hse.ru/article/view/1649/2367 (accessed: 15.10.2020).
7. Awan A. G., Amin M. S. Determinants of capital structure. European Journal of Accounting Auditing and Finance Research, 2014, vol. 2, no. 9, pp. 22-41.
8. Malighetti P., Meoli M., Paleari S., Redondi R. Value Determinants in the Aviation Industry. Transportation Research. Part E: Logistics and Transportation Review, 2011, vol. 47, no. 3, pp. 359-370.
9. Orlova E. V. Ekonometricheskaia metodologiia issledovaniia sistem [Econometric methodology for studying systems]. Moscow, Infra-M Publ., 2019. 216 p.
10. Finansovaia otchetnost' po MSFO PAO «Gazprom» za 2010-2019 gg. [Financial statements according to IFRS of Gazprom, PJSC for 2010-2019]. Available at: https://www.gazprom.ru/investors/disclosure/ (accessed: 12.09.2020).
11. Finansovaia otchetnost' po MSFO PAO «NK «Rosneft'» za 2010-2019 gg. [Financial statements in accordance with IFRS of Rosneft Oil Company, JSC for 2010-2019]. Available at: https://www.rosneft.ru/Investors/information/ (accessed: 17.09.2020).
12. Finansovaia otchetnost' po MSFO PAO «Gazprom neft'» za 2010-2019 gg. [Financial statements according to IFRS of Gazprom Neft, JSC for 2010-2019]. Available at: https://ir.gazprom-neft.ru/reports-and-results/financial-results/ (accessed: 17.09.2020).
13. Finansovaia otchetnost'po MSFO PAO «Tatneft'» imeni V. D. Shashina» za 2010-2019 gg. [Financial statements in accordance with IFRS of TATNEFT named after V. D. Shashin, PJSC for 2010-2019]. Available at: https://www.tatneft.ru/aktsioneram-i-investoram (accessed: 17.09.2020).
14. Finansovaia otchetnost' po MSFO PAO AK «ALROSA» za 2010-2019 gg. [Financial statements according to IFRS of ALROSA, PJSC for 2010-2019]. Available at: http://www.alrosa.ru/documents/finansovye-rezul'taty/#2020 (accessed: 15.09.2020).
The article submitted to the editors 11.06.2021
INFORMATION ABOUT THE AUTHORS
Tatyana V. Kotova - Candidate of Economics, Assistant Professor; Assistant Professor of the Department of Finance and Accounting; Astrakhan State Technical University; Russia, 414056, Astrakhan; kotova-tatyana@yandex.ru.
Elena V. Chernikina - Candidate of Economics; Assistant Professor of the Department of Finance and Credit; Russian State University of Humanities; Russia, 125993, Moscow; elvchernikina@gmail.com.
Yulia A. Gladysheva - Master's Course Student of the Department of Finance and Credit; Russian State University of Humanities; Russia, 125993, Moscow; gladysheva_ulia@mail.ru.
