МОДЕЛИРОВАНИЕ ДЕТЕРМИНАНТ РЫНОЧНОЙ КАПИТАЛИЗАЦИИ НЕФТЕХИМИЧЕСКИХ КОМПАНИЙ РОССИИ
Ключевые слова:
финансовая устойчивость, регрессионная модель, «Gretl», гетероскедастичность, прогнозированиеАннотация
Экономические санкции, введенные в отношении Российских компаний, снижают потенциал роста экспорта продукции на зарубежные рынки, в первую очередь, на Европейские. В текущих реалиях становится недоступным импортное современное оборудование, что негативно влияет на возможности модернизации производств, осуществлению плановых ремонтных работ, обеспечение конкурентоспособности продукции на мировых рынках. Волатильность на финансовых рынках усложняет финансовое планирование и бюджетирование на предприятиях. Негативное воздействие оказывает и растущая инфляция, что приводит к ужесточению денежно-кредитной политики, и, соответственно, к росту процентных ставок по кредитам. В таких условиях, залогом выживаемости компаний выступает поддержание достаточного уровня финансовой устойчивости, выражающейся в сбалансированных операционных, инвестиционных и финансовых денежных потоках вне зависимости от условий внешней среды. В рамках данного исследования авторами сформирована эмпирическая база, включающая данные бухгалтерской (финансовой) отчетности системообразующих нефтехимических компаний России. С применением методик корреляционного и многофакторного регрессионного анализа авторами были показатели, обеспечивающие формирование рыночной капитализации отечественных нефтехимических компаний. Кроме того, проведен анализ влияние на капитализацию внешних факторов, таких как инфляция, ВВП, объемы производства смежных секторов экономики, соотношение экспорта и импорта.
Список литературы
Anderson E.d'Orey M.A.J., Esposito L. Does Government Spending Affect Income Poverty? A Meta-regression Analysis // World Development. 2018. Vol. 103. P. 60-71.
Berest M., Merenkova L. Evaluation and analysis of factors influencing the financial sustainability of engineering enterprises // Economics of Development. 2019. P. 1-11.
Nunkoo R., Seetanah B. Sannassee R.Tourism and Economic Growth: A Meta-regression Analysis V. // Journal of Travel Research. 2020. Vol. 3. P. 1-11.
Sagitov R.R., Usanova D.S., Kirpikov A.N. Market capitalization modeling of petrochemical enterprises on the basis of multifactorial regression models // International Journal on Emerging Technologies. 2019. Vol. 10, Is. 2. P. 196-200.
Sellam V., Poovammal E. Prediction of crop yield using regression analysis // Indian Journal of Science and Technology. 2016. Vol. 9. P. 1-5.
Гвоздарева А.И., Кожокина Л.Ю. Корреляционно-регрессионный анализ дивидендных выплат российских компаний и их рыночной капитализации (на примере отрасли металлургии) // Научные записки молодых исследователей. 2020. С. 42-49.
Мусиенко С.Г. Финансовый анализ и прогнозирование результатов деятельности малых предприятий на основе регрессионной модели // Актуальные проблемы экономики и права. 2017. С. 18-32.
Уткин И.С. Оценка рыночной капитализации российских предприятий эконометрическим методом // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2013. С. 215-219.
Спарк – Проверка контрагента. [Электронный ресурс]. URL: http://www.spark-interfax.ru/ (дата обращения 20.02.2025).
Динамика стоимости нефти. [Электронный ресурс]. URL: https://www.finam.ru/profile/tovary/brent/export/ (дата обращения 20.02.2025).
Федеральная служба государственной статистики. [Электронный ресурс]. URL: https://rosstat.gov.ru/ (дата обращения 20.02.2025).